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支持向量機在垃圾郵件過濾中能達到較高的分類準確率，實際應用中，將正常郵件誤判為垃圾郵件會給用戶造成更大的損失。該文提出一個基于代價敏感支持向量機的垃圾郵件過濾方案，通過為正類和負類訓練樣本設置不同的錯誤懲罰系數對分類器進行訓練，在保證較高的垃圾郵件召回率的前提下，盡可能降低正常郵件的誤判率(假陽性率)。實驗結果表明，該方案能有效地提高過濾器的整體性能，更好地滿足垃圾郵件過濾的實際要求。
關鍵詞：支持向量機；垃圾郵件過濾；代價敏感；假陽性
關鍵詞：支持向量機；垃圾郵件過濾；代價敏感；假陽性
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