基于人工免疫的中文反垃圾郵件系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著電子郵件越來越普及的使用，電子郵件已經(jīng)是人們?nèi)粘Ｉ罹W(wǎng)絡(luò)交流的重要途徑。然而垃圾郵件作為商業(yè)廣告、病毒程序或敏感內(nèi)容的載體，占用信箱空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬，威脅系統(tǒng)安全，給人們的生活帶來諸多不便。反垃圾郵件問題已成為全球性的具有重大現(xiàn)實意義的課題。針對中文垃圾郵件具有動態(tài)性、變異性等特點，論文在郵件安全系統(tǒng)中引入人工免疫思想,設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于人工免疫的中文反垃圾郵件過濾系統(tǒng)。
　　 論文首先研究了垃圾郵件內(nèi)容過濾的相關(guān)技術(shù)，通過

2、與以往郵件過濾技術(shù)優(yōu)缺點的對比分析，指出基于人工免疫的郵件過濾在動態(tài)性、自適應(yīng)、自學習等方面具有突出優(yōu)勢。
　　 其次具體介紹了人工免疫系統(tǒng)的基本概念、人工免疫系統(tǒng)的仿生原理及人工免疫算法的基本流程，分析了將人工免疫系統(tǒng)運用于中文垃圾郵件處理的可行性。
　　 再次，針對AISEC(an Artificial ImmuneSystem for E-mail Classification)算法基因庫和自體庫生成效率不高的問題

3、進行改進，提出了基于權(quán)重的自體庫和基因庫生成算法，實驗結(jié)果表明，改進后的算法減少了算法耗時，提高了分類效率。
　　 最后設(shè)計了基于人工免疫的垃圾郵件系統(tǒng)模型CECBAI(Chinese-EmailClassification Based on Artificial Immunity)，給出了系統(tǒng)中各關(guān)鍵模塊的工作流程，并通過實驗分析了系統(tǒng)中關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)定對中文垃圾郵件過濾性能的影響。與傳統(tǒng)的Bayes算法過濾效果相比，基于人工免