基于動(dòng)態(tài)人工免疫的郵件分類算法研究.pdf

1、目前，電子郵件已成為人們生活中便捷的通信手段之一，但是垃圾郵件的泛濫耗費(fèi)了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，造成了嚴(yán)重的社會問題。當(dāng)前的垃圾郵件過濾技術(shù)不同程度地存在缺陷，比如訓(xùn)練時(shí)間長或?qū)ν蝗坏淖兓磻?yīng)不敏感等。人工免疫系統(tǒng)(AIS)具備強(qiáng)大的識別、學(xué)習(xí)和記憶的能力，它的自體/非自體識別能力正是識別垃圾電子郵件良好而又天然的解決方法，靈敏的免疫反饋機(jī)制為識別變化多端的垃圾郵件提供了解決之道。 本文介紹了人工免疫系統(tǒng)原理及其產(chǎn)生背景與相關(guān)研究，對

2、當(dāng)前的垃圾郵件過濾技術(shù)進(jìn)行了分析，指出了這些技術(shù)存在的問題，進(jìn)而討論了人工免疫原理用于垃圾郵件過濾的合理性。在研究現(xiàn)有免疫算法的基礎(chǔ)上，針對當(dāng)前算法中存在的問題，提出了AISEC的改進(jìn)算法模型DAICA。該模型采用虛擬基因庫技術(shù)，對AISEC的抗體更新過程進(jìn)行改進(jìn)，確保抗體更新時(shí)能充分利用參與分類的抗體的信息，從而保持先前抗原的信息，并通過實(shí)驗(yàn)在標(biāo)準(zhǔn)UCI數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該改進(jìn)算法的有效性，同時(shí)對算法中涉及到的參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析討論。在

3、深入研究危險(xiǎn)理論的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于危險(xiǎn)模式的動(dòng)態(tài)垃圾郵件過濾模型-DTDEF，給出了該模型的基本架構(gòu)及其具體實(shí)現(xiàn)算法，該算法在進(jìn)行垃圾郵件過濾時(shí)充分體現(xiàn)出動(dòng)態(tài)性、學(xué)習(xí)的自適應(yīng)性和分類的有效性等特點(diǎn)。 最后，針對DTDEF算法，本文采用實(shí)際生活中采集到的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與經(jīng)典的Bayes算法進(jìn)行比較分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于危險(xiǎn)理論的DTDEF算法在不同的更新周期下大部分時(shí)間均優(yōu)于Bayes方法，尤其當(dāng)更新周期為1時(shí)，性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高