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基于K-近邻法及移动agent技术的垃圾邮件检测系统研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:2630-2632
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]辽宁大学信息学院,沈阳110036, [2]东北师范大学理想信息技术研究院,长春130024
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(60703068)
  • 相关项目:基于图的XML非完全结构查询技术研究
中文摘要:

为了解决日益严重的垃圾邮件问题,设计了一个新型的基于K-近邻法及移动agent技术的垃圾邮件检测系统。简单介绍了K-近邻法及移动agent技术,详细阐述了基于K-近邻法及移动agent技术的垃圾邮件检测系统的体系结构、工作流程和关键技术。实验结果表明,与同类系统相比,该系统执行速度提高了,对网络稳定性的要求比较低,能够有效阻止垃圾邮件的传播。

英文摘要:

For solving the growing problem of spam, designed and implemented a new spam detection system based on mobile agent, introduced the relevant technology and the structure of this system, presented some key technology in the process of implementation were presented. By experimental simulations, the test result validated the purpose of this system for spam detecting.

同期刊论文项目
期刊论文 31 会议论文 7 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049