基于识别错误率的垃圾邮件过滤自适应滑动窗口模型

摘要

鉴于目前垃圾邮件过滤系统普遍面临的漏识别和误识别问题，本研究构建了一个自适应滑动窗口模型以优化垃圾邮件过滤过程，该模型旨在揭示漏识别率和误识别率与过滤强度之间的量化关系。通过对模型进行数学计算与分析，得出过滤强度对漏识别率和误识别率的影响。通过Matlab仿真，证实了理论结论的准确性，直观地模拟了漏识别率、误识别率随过滤强度变化的动态趋势，研究结果表明：在实际系统应用中，根据具体需求灵活调整过滤强度，可显著降低漏识别率和误识别率，从而提升垃圾邮件过滤的整体效能。综上，本模型能够从宏观层面有效地量化漏识别率和误识别率随过滤强度变化的趋势，可为垃圾邮件过滤算法中过滤强度的确定提供理论参考。

关键词

垃圾邮件过滤 / 自适应模型 / 漏识别率 / 误识别率