改进支持向量机的电子邮件分类

张洁

摘 要： 电子邮件分类有利于垃圾邮件的过滤，节省网络资源。为了提高邮件分类的精度，提出了改进支持向量机的电子邮件分类器模型。首先提取电子邮件的原始特征，并采用主成分分析法对特征进行选择，减少特征数量，提高邮件分类效率；然后采用支持向量机建立电子邮件分类器，并对传统支持向量机参数选择方法进行改进，改善邮件分类效果，最后采用邮件分类的标准数据库——UCI进行性能分析。结果表明，改进支持向量机解决了当前电子邮件分类模型的不足，获得了理想的电子邮件分类效果，分类结果可以帮助管理人员拦截垃圾邮件。

关键词： 电子邮件； 分类模型； 特征提取； 垃圾邮件； 主成分分析

中图分类号： TN915.08?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）01?0077?03

Abstract： The E_mail classification is conducive to filter out the spam mail and save the network resources. In order to improve the accuracy of the E_mail classification， an E_mail classifier model using improved support vector machine is proposed. The original features of E_mail are extracted， and selected with the principal component analysis to reduce the feature quantity and improve the E_mail classification efficiency. The support vector machine is used to establish the E_mail classifier. The parameter selection method of the traditional support vector machine was improved to perfect the E_mail classification effect. The standard database UCI of the E_mail classification is used to analyze the classification performance. The results show that the improved support vector machine has solved the insufficient of the current E_mail classification model， and obtained the satisfied E_mail classification effect， which can help managers to block the spam mail.

Keywords： E_mail； classification model； feature extraction； spam mail； principal component analysis

0 引 言

随着经济水平的不断提高，家家户户有了计算机，网民越来越多。电子邮件（E_mail）是一种人们在网络上交流的常用工具，受到了人们的广泛关注[1]。网络是一个新兴事件，网络中有大量垃圾邮件，它们不仅浪费网络资源，给人们工作带来困扰，而且给一些不法分子提供了可乘之机，因此，对E_mail进行有效分类找出其中的垃圾郵件具有重要的实际意义[2]。

E_mail与文本有很多相似之处，为此一些学者将文本分类方法引入E_mail分类中，通过分类算法将邮件分为正常邮件和垃圾邮件[3]。同时E_mail是一种半结构化文本，具有自身的特殊性，采用传统文本分类方法用于E_mail分类，分类的精度低，邮件错分现象严重，导致一些正常邮件被拦截，而且一些垃圾邮件没有被过滤掉[4]。近些年来，一些学者将模式识别技术引入到E_mail分类中，首先提取E_mail的原始特征，然后采用K近邻算法和神经网络等建立E_mail分类模型，获得了不错的E_mail分类效果[5]。E_mail的原始特征维数高，若直接输入到K近邻算法和神经网络进行分类，分类时间长、效率低，而且可能存在一些无用特征，对E_mail分类效果产生干扰[6]。特征筛选可以去除无用特征，减少特征数量，提高学习效率[7]。K近邻算法假设E_mail的类别与特征间是线性变化关系，这与实际情况不相符，分类精度要低于神经网络[2]。神经网络虽然可以描述E_mail的类别与特征间的变化关系，但要求样本多，网络结构复杂，当特征维数高时，出现“维数灾”现象的概率高[8]。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新型机器学习算法，避免了“维数灾”现象的出现，且分类效果要优于神经网络，在E_mail分类中得到了广泛的应用[9]。支持向量机参数优化问题一直悬而未解，影响在E_mail分类中的应用范围[10]。

针对当前E_mail分类模型存在的难题，为了提高邮件分类的精度，提出一种改进支持向量机的电子邮件分类器模型（ISVM），结果表明，改进支持向量机获得了良好的电子邮件分类效果，可以满足垃圾邮件处理的要求。

1 E_mail分类模型的工作原理

E_mail分类模型的工作原理如图1所示。从图1可以看出，特征提取和选择是获得较优E_mail分类结果的基础，当前E_mail特征提取和选择研究少，主要采用人工凭经验确定特征的数量，特征选择具有主观性，影响E_mail分类器的构建；E_mail的分类器是获得理想分类结果的关键，虽然SVM可以描述E_mail的变化特点，但如果核函数及参数选择不合理，E_mail分类效果很差，本文采用布谷鸟搜索算法选择SVM的核函数参数，以获得高精度的E_mail分类结果。

2 改进支持向量机

2.1 标准支持向量机

支持向量机根据最优分类超平面将训练样本分开，而且类别之间的间隔最大。对于包含两个样本的训练集，如果超平面可将它们全部分开，表示训练样本集是线性可分的，训练集的数量为那么训练集描述为：其中表示样本输入；表示样本的类别。支持向量机的超平面如图2所示。

基于支持向量机的惩罚参数和径向基核参数影响的性能，本文选择布谷鸟搜索算法确定和的值。

2.2 布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法（CS）是一种应用范围很广的智能搜索算法，假设有三种状态，具体如下：

（1） 一只布谷鸟仅下一个蛋，并随机分布于鸟巢中。

（2） 部分较优的鸟巢直接进入到下一代，组成新的鸟巢[11]。

（3） 每一个鸟巢中的布谷鸟蛋被宿主发现的概率是相等的。

将支持向量机参数和编码成为一个鸟巢位置，根据训练样本计算每一组参数的和目标函数值，并选择目标函数值最优者作为当前最优鸟巢，然后对布谷鸟搜索的路径和位置不断迭次，产生新一代的鸟巢，当迭代次数达到最大迭代次数时，最优鸟巢位置对应的和即为找到的最优参数。

3 改进支持向量机的E_mail分类

改进支持向量机的E_mail分类步骤为：

Step1：收集相应数量的E_mail，并进行一些预处理，如删除其中没有意义的数据，将它们转换为相应的格式。

Step2：提取E_mail特征，通过词和类别的互信息量作为E_mail原始特征，对它们进行归一化处理。

Step3：采用主成分分析法对E_mail原始特征进行选择，提取最优的特征子集，并根据特征子集对E_mail训练样本和测试样本进行处理，减少数据规模。

Step4：将训练样本输入到支持向量机进行训练，并采用布谷鸟搜索算法确定最优参数和建立E_mail分类器。

Step5：采用测试样本对E_mail分类器的性能进行测试和分析。

4 实验结果与分析

为了分析ISVM的E_mail分类性能，选择邮件分类的标准数据集——UCI数据库作为研究对象，该数据集共有4 601个样本，每一个样本有58个特征，垃圾邮件的标签为“1”，正常邮件的标签为“0”，在Matlab 2014工具箱编程中实现E_mail分类模型。由于数据库中的样本比较多，随机选择30%的样本进行仿真实验，训练样本和测试样本数量采用31的形式进行划分。采用分类准确率（Precision）、分类召回率（recall）对结果进行分析，具体如下：

5 结 语

为了消除垃圾邮件对人们工作和生活的负面影响，提高电子邮件分类精度，本文提出一种改进支持向量机的电子邮件分类模型，结果表明，改进支持向量机解决了当前电子邮件分类模型存在的不足，获得了理想的电子邮件分类效果，减少了系统分发邮件的工作量，分类结果可以帮助管理人员拦截垃圾邮件，具有广泛的应用前景。

参考文献

[1] 蒲筱哥.Web自动邮件分类技术研究综述[J].情报學报，2009，28（2）：233?241.

[2] 刘赫，刘大有，裴志利，等.一种基于特征重要度的邮件分类特征加权方法[J].计算机研究与发展，2009，46（10）：1693?1703.

[3] 陈东亮，白清源.基于词频向量的关联邮件分类[J].计算机研究与发展，2009，46（2）：464?469.

[4] 吴江宁，刘巧凤.基于图结构的中文邮件表示方法研究[J].情报学报，2010，32（4）：618?624.

[5] 王波，黄迪明.遗传神经网络在电子邮件过滤器中的应用[J].电子科技大学学报，2005，34（4）：505?508.

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[10] 陈功平，沈明玉，王红，等.基于内容的邮件分类技术[J].华东理工大学学报（自然科学版），2011，37（6）：770?774.

[11] YANG X S， DEB S. Engineering optimization by cuckoo search [J]. International journal of mathematical modeling and numerical optimization， 2010， 11（4）： 330?343.