【摘 要】
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由于相对于漏报，误报会对邮件过滤性能造成更负面的影响，因此有必要研究如何让邮件过滤器对误报代价表现出更高的敏感性．本文通过引入具有偏依赖特征的权值系数函数，提出了一种能
【机 构】
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电子科技大学计算机学院卫士通安全联合实验室
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由于相对于漏报，误报会对邮件过滤性能造成更负面的影响，因此有必要研究如何让邮件过滤器对误报代价表现出更高的敏感性．本文通过引入具有偏依赖特征的权值系数函数，提出了一种能够实现非对称训练学习的改进拟合Logistic Regression邮件分类算法模型．根据在实际邮件样本集上所作测试试验，在分类精度性能没有降低的条件下，验证了新分类模型在误报率和漏报率两项指标之间存在较明显的偏依赖特性，同时对扰动特征数据表现出较强鲁棒特性．
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