李騰飛

摘 要：基于概率的樸素貝葉斯分類器因其算法復(fù)雜度低、分類精度高而被廣泛應(yīng)用于垃圾郵件過(guò)濾領(lǐng)域。該文在對(duì)傳統(tǒng)樸素貝葉斯分類器進(jìn)行分析的同時(shí)，結(jié)合垃圾郵件過(guò)濾的特性，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于多項(xiàng)式樸素貝葉斯算法的垃圾郵件過(guò)濾器。該過(guò)濾器引入拉普拉斯平滑因子降低合法郵件被誤判為垃圾郵件的概率，得到了較好的分類效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。

關(guān)鍵詞：垃圾郵件分類 多項(xiàng)式樸素貝葉斯 網(wǎng)格搜索 平滑因子

中圖分類號(hào)：TP393.098 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）11（c）-0001-03

Abstract： Probability-based naive bayes classifiers are widely used in spam filtering because of their low algorithm complexity and high classification accuracy. In this paper， the traditional naive bayes classifier is analyzed， and combined with the characteristics of spam filtering， a spam filter based on polynomial naive bayes algorithm is designed and implemented. The filter introduces a Laplacian smoothing factor to reduce the probability that a legitimate mail is misjudged as spam， and a better classification effect is obtained. The experimental results verify the effectiveness of the method.

Key Words： Spam classification； Polynomial naive bayes； Grid search； Smoothing factor

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)改變了人們傳統(tǒng)的通訊方式[1]。電子郵件因?yàn)槠浞奖憧旖荻蝗藗儚V泛接受和使用。但是郵件系統(tǒng)的安全和可靠性依然是人們關(guān)注的焦點(diǎn)，尤其是垃圾郵件日益泛濫的問(wèn)題更加值得我們?nèi)リP(guān)注。根據(jù)中國(guó)網(wǎng)絡(luò)不良與垃圾信息舉報(bào)受理中心的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)網(wǎng)民平均每周收到的垃圾郵件達(dá)12封，全國(guó)網(wǎng)民每年收到的垃圾郵件總計(jì)3700億封。所以垃圾郵件嚴(yán)重干擾了正常的互聯(lián)網(wǎng)秩序，研究并設(shè)計(jì)有效的垃圾郵件過(guò)濾器具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

白名單、行為監(jiān)控、黑名單以及關(guān)鍵字過(guò)濾等是目前常用的垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)，但這些過(guò)濾技術(shù)缺乏自適應(yīng)性，面對(duì)內(nèi)容多變的垃圾郵件其過(guò)濾效果不夠理想。針對(duì)這一問(wèn)題，面向內(nèi)容的多項(xiàng)式樸素貝葉斯過(guò)濾器不僅具有自適應(yīng)性[2]，而且也可以根據(jù)用戶需求進(jìn)行個(gè)性化過(guò)濾，加之其算法復(fù)雜度低、分類精度高，故而被廣泛使用。

1 樸素貝葉斯算法

1.1 貝葉斯原理在郵件過(guò)濾中的應(yīng)用

18世紀(jì)英國(guó)學(xué)者貝葉斯提出了貝葉斯原理。根據(jù)貝葉斯原理，我們可以通過(guò)計(jì)算某事件已經(jīng)發(fā)生過(guò)的頻率來(lái)估計(jì)該事件未來(lái)發(fā)生的概率。基于此，貝葉斯理論被廣泛應(yīng)用于文本分類中。垃圾郵件過(guò)濾是文本分類中的二分類問(wèn)題。在垃圾郵件過(guò)濾中，首先把收集到的非垃圾郵件和垃圾郵件劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，然后將訓(xùn)練集中的郵件用于分類器的訓(xùn)練，使用訓(xùn)練好的貝葉斯分類器對(duì)測(cè)試集的郵件進(jìn)行分類，最終將該待分類歸為概率最大的類別中去，從而準(zhǔn)確地對(duì)垃圾郵件進(jìn)行過(guò)濾[3]。

1.2 樸素貝葉斯分類器

其中：P和r分別為類別ci的正確率和召回率，TP為被正確判定為類別ci的文本數(shù)量，F(xiàn)P為被分類器錯(cuò)誤判定為類別ci的文本的數(shù)量，F(xiàn)N為實(shí)際屬于類別ci但被分類器判定為其他類別的文本數(shù)量?，F(xiàn)實(shí)中，我們并不希望非郵件被錯(cuò)誤劃分為垃圾郵件，也就是說(shuō)在垃圾郵件分類過(guò)程中我們希望的FP值為0，即式（7）的值為1。表1列出了不同平滑因子對(duì)應(yīng)的正確率、召回率和精確率；表2列出了精確率為1時(shí)對(duì)應(yīng)的平滑因子、正確率和召回率。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，改變平滑因子的大小會(huì)對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)取16.4、16.5、16.6或16.7時(shí)，對(duì)應(yīng)的精確率為1，且此時(shí)的正確率和召回率均不變。

4 結(jié)語(yǔ)

本文描述了一種基于多項(xiàng)式樸素貝葉斯算法的垃圾郵件過(guò)濾器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法，該方法包括數(shù)據(jù)集預(yù)處理、特征工程、分類器分類和分類性能評(píng)估4個(gè)部分。數(shù)據(jù)集預(yù)處理是指將數(shù)據(jù)讀入計(jì)算機(jī)內(nèi)并劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，同時(shí)進(jìn)行分詞和去停用詞操作；特征工程把預(yù)處理后的特征詞轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的特征向量；使用特征向量訓(xùn)練多項(xiàng)式樸素貝葉斯分類器，把訓(xùn)練好的分類器應(yīng)用在測(cè)試集上；最后使用正確率、召回率和精確率評(píng)估分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了較高精度的垃圾郵件分類，并且可以保證所有非垃圾郵件都能被正確分類。

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