Читать статью 'Алгоритм классификации информации для решения задачи фильтрации нежелательных сообщений' в журнале Программные системы и вычислительные методы на сайте nbpublish.com
Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

А.Г. Коробейников, И.Г. Сидоркина, С.Ю. Блинов, А.В. Лейман Алгоритм классификации информации для решения задачи фильтрации нежелательных сообщений

Опубликовано в журнале "Программные системы и вычислительные методы" в № 1 за 2012 год в рубрике "Математическое и программное обеспечение новых информационных технологий" на страницах 89-95.

Аннотация: В статье рассматривается задача фильтрации нежелательной информации или определения спамности документов на основе метода опорных векторов. Предложена модификация построения разделяющей гиперплоскости с использованием фейеровских отображений. В данном случае предложено произвести замену операции проектирования последовательностью таких отображений. Это позволяет работать с нестационарными данными, характерными для задач классификации документов.

Ключевые слова: Программное обеспечение, Классификация информации, спам, задачи сильной отделимости, гильбертово пространство, метод опорных векторов , гиперплоскость, фейеровские отображения, сходимость алгоритма, фильтрация

Эта статья может быть бесплатно загружена в формате PDF для чтения. Обращаем ваше внимание на необходимость соблюдения авторских прав, указания библиографической ссылки на статью при цитировании.

Скачать статью

Библиография:
1. Cидоркина И.Г., Коробейников А.Г, Кудрин П.А. Алгоритм распознавания трехмерных изображений с высокой детализацией// Вестник МарГТУ, 2 (9), 2010 г., стр. 91-99.
2. Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Декомпозиция N-мерных цифровых сигналов по базису прямоугольных всплесков//Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2012. – № 4 (80). – С. 75–79.
3. Халмош П.., Гильбертово пространство в задачах, Перевод с английского И. Д. Новикова и Т. В. Соколовской; под ред. Р. А. Минлоса. — М.: Издательство «Мир», 1970. — 352 с.
4. Еремин И.И. Фейеровские методы сильной отделимости выпуклых полиэдральных множеств // Известия вузов. Сер. математика. -2006. -№ 12. -C. 33-43.
5. Лифшиц Ю. Классификация текстов. Алгоритмы для Интернета. 2005. URL: http://yury.name/internet.
6. R.-E. Fan, P.-H. Chen, C.-J. Lin. Working set selection using second order information for training SVM // Journal of Machine Learning Research, V. 6, 2005, pp. 1889–1918.
7. Ерёмин И.И., Мазуров В.Д. Нестационарные процессы математического программирования. -М.: Наука, 1979. -288 с.
8. Еремин И.И. Теория линейной оптимизации. -Екатеринбург: УрО РАН, 1999. -312 с.
9. Нурминский Е.А. Использование дополнительных малых воздействий в фейеровских моделях итеративных алгоритмов//Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2008. Т. 48. № 12. С. 2121–2128.
10. Журавлёв Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. – 1978. – Т. 33. – С. 5–68. http://www.ccas.ru/frc/papers/zhuravlev78prob33.pdf.

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена