{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2022,11,11]],“日期-时间”:“2022-11-11T18:54:20Z”,“时间戳”:1668192860074},“引用-计数”:43,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“发行”:“3”,“许可证”:[{“开始”:{:“日期-零件”:[2018,9,10]],”日期-时间我”:“2018-09-10T00:00:00Z”,“timestamp”:1536537600000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[”Knowl-Inf Syst“],”published-print“:{”date-parts“:[2019,9]]}”,“DOI”:“10.1007\/s10115-018-1271-1“,”type“:”journal-article“,”created“:{“date-parts”:[[2018,9,10]],“date-time”:“2018-09-10T02:11:42Z”,“timestamp”:1536545502000},“page”:“1427-1451”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:3,“title”:[“识别未经请求的电子邮件的基于内容的改进进化方法”],“前缀”:“10.1007”,“卷”:“60”,“author”:[{“given”:“Shrawan Kumar”,“family”:“Trivedi”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]}:“思科系统,SenderBase实时威胁监测系统,http://www.SenderBase.org”},{“issue”:“3”,“key”:“1271_CR2”,“doi断言”:“publisher”,“首页”:“249”,“doi”:“10.1016\/j.knosys.2006.05.016”,“volume”:“20”,“author”:“CC Lai”,“year”:“2007”,“nonstructured”:“Lai CC(2007)垃圾邮件过滤三种机器学习方法的实证研究。基于知识的系统20(3):249\u2013254”,“日志标题”:“基于知识的体系”},{“问题”:“2”,“关键”:“1271_CR3”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“132”,“doi”:“10.7763\/JACN.2013.V1.27”,“卷”:“1”,“作者”:“SK Trivedi”,《年份》:“2013”,“非结构化”:“Trivedi-SK,Dey S(2013)概率分类器和boosting算法之间的相互作用,用于检测复杂的未经请求的电子邮件。J Adv Compute Netw 1(2):132\u2013136“,“journal-title”:“J Adv compute Netw”},{“key”:“1271_CR4”,“unstructured”:“Clark KP(2008)A survey of content-based spam classifiers”}、{“key”:”1271_CR 5“,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Jakobsson M(2016)针对不需要的电子邮件的传统对策。摘自:《理解基于社会工程的诈骗》,第51\u201362页。Springer,New York“,“DOI”:“10.1007\/9781-4939-6457-4_5”},{“key”:“1271_CR6”,“unstructured”:“Cole WK(2007)黑名单、黑名单、DNSBL\u2019s和生存。检索日期,01-26”}、{“key”:”1271_CR“,“unsructured,“非结构化”:“Levine JR(2005年)《灰色名单的经验》。收录:CEAS“},{“key”:“1271_CR9”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sharaff A,Nagwani NK,Dhadse A(2016)。垃圾邮件检测分类算法的比较研究。收录:计算、信息、通信和应用领域的新兴研究,第237\u2013244页。Springer India”,“DOI”:“10.1007\/978-81-322-2553-9_23”},{“key”:“1271_CR10”,“unstructured”:“Androutsopoulos I,Koutsias J,Chandrinos K V,Paliouras G,Spyropoulos CD(2000)《朴素贝叶斯反垃圾邮件过滤评估》,第26\u201328页”}、{“issue”:“5”,“key“1271_ R11”,“first page”:《1890》,“volume”:”“3”,“author”:“AK Sharma”,“year”:“2011”,“非结构化“:”Sharma AK,Sahni S(2011)垃圾邮件数据分析分类算法的比较研究。Int J Comput Sci Eng 3(5):1890\u20131895”,“期刊标题”:“Int J Comput Sci Eng”},{“issue”:“5”,“key”:“1271_CR12”,“doi asserted by”:“publisher”,“first page”:“1048”,“doi”:“10.1109\/72.788645”,“volume”:“10”,“author”:“H Drucker”,“year”:“1999”,“nonstructured”:“Drucker H,Wu D,Vapnik VN(1999)支持向量机进行垃圾邮件分类。IEEE Trans Neural Netw 10(5):1048\u20131054“,“journal-title”:“IEEE Trans-Neural Netw”},{“key”:“1271_CR13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Trivedi SK,Dey S(2014)基于集成的进化分类器用于检测未经请求的电子邮件的研究。摘自:2014年自适应和收敛系统研究会议记录(第46\u201351页)。ACM“,“DOI”:“10.1145\/2663761.2664233”},{“key”:“1271_CR14”,“unstructured”:“Li J,Ping W(2009)基于改进遗传算法的电子邮件过滤系统。摘自:2009年信息安全与应用国际研讨会论文集(IWISA 2009),ISBN 978-952-5726-06-06-0。16“},{”issue“:”2“,”key“:”1271_CR15“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“121”,“doi”:“10.1109\/TSMCC.2009.2033566”,“volume”:“40”,“author”:“PG Espejo”,”year“:”2010“unstructured”:“Espejo-PG,Ventura S,Herrera F(2010)遗传编程应用于分类的调查。IEEE Trans-Syst Man Cybern Part C Appl Rev 40(2):121\u2013144“,”journal-title“:”IEEE Trans-Syst Man Cybern Part C Appl Rev“},{“key”:“1271_CR16”,“unstructured”:“Sahami M,Dumais S,Heckerman D,Horvitz E(1998)过滤垃圾邮件的贝叶斯方法。In:文本分类学习:1998年研讨会论文,第62卷,第98\u2013105页”},“key“:”1271_CR 17“,”unstructure“:”Rennie J(2000)ifile:机器学习在电子邮件过滤中的应用。In:Proc。KDD 2000文本挖掘研讨会,马萨诸塞州波士顿“},{“key”:“1271_CR18”,“unstructured”:“Pantel P,Lin D(1998)Spamcop:垃圾邮件分类和组织程序。摘自:AAAI-98文本分类学习研讨会论文集,第95\u201398页”},}“key:”1271_CR“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Trivedi SK,Dey S,Shikhar P(2013)不同核函数和特征选择方法对SVM检测电子邮件垃圾邮件性能的影响。Int J Comput Appl 66(21)“,”DOI“:”10.1145\/2513228.251313“},{“key”:“1271_CR20”,“unstructured”:“Sakkis G,Androutsopoulos I,Paliouras G,Karkaletsis V,Spyropoulos CD,Stamatopoulos P(2001)用于电子邮件反垃圾邮件过滤的堆叠分类器。arXiv preprint cs\/0106040”},“key“:”1271_CR21“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Carreras X,M\u00e0rquez L(2001)《子句拆分的提升树》。摘自:2001年计算自然语言学习研讨会论文集——第7卷(第26页)。计算语言学协会“,”DOI“:”10.3115\/1117822.1117839“},{”issue“:”2“,”key“:”1271_CR22“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“132”,”DOI:“10.7763\/JACN.2013.V1.27”,”volume“:概率分类器和boosting算法之间的相互作用,用于检测复杂的未经请求的电子邮件。J Adv Compute Netw 1(2):132\u2013136“,“journal-title”:“J Adv compute Netw”},{“key”:“1271_CR23”,“unstructured”:“Rios G,Zha H(2004)Exploring Support vector machines and random forest for spam detection。In:CEAS”}、{“密钥”:“1241_CR24”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Trivedi S,Dey S(2013)特征选择方法对检测电子邮件垃圾邮件的机器学习分类器的影响。In:2013年ACM应用计算研究研讨会论文集,加拿大魁北克省蒙特利尔”,“DOI”:“10.1145\/2513228.251313”},{“issue”:“2”,“key”:“1271_CR25”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”317“,“DOI:”10.1111\/jcom.12084“,”volume:“64”,“author”:“E Colleoni”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Colleoni E,Rozza A,Arvidsson A(2014)回声室还是公共场所?利用大数据预测推特的政治取向和衡量政治同质性。J Commun 64(2):317\u2013332“,”journal-title“:”J Commund“},{”key“:”1271_CR26“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Trivedi SK,Dey S(2016)垃圾邮件分类的各种监督特征选择方法的比较研究。摘自:第二届信息和通信技术促进竞争战略国际会议记录(第64页)。ACM“,”DOI“:”10.1145\/2905055.2905122“},{”key“:”1271_CR27“,”unstructured“:”John GH,Kohavi R,Pfleger K(1994)无关特征和子集选择问题。In:机器学习:第十一届国际会议论文集,pp 121\u2013129“}”,{“key”:“1271_CR28”,“unstructure”:“Aas K,Eikvil L(1999)文本分类:一项调查。Raport NR,941“},{“key”:“1271_CR29”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Shengen L,Xiaofei N,Peiqi L,Lin W(2011)使用遗传编程生成新特征以检测链接垃圾邮件。收录于:2011年智能计算技术与自动化国际会议(ICICTA),第1卷,第135\u2013138页。IEEE”,“DOI”:“10.1109\/ICCTA.2011.41”},{“key”:“1271_CR30”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Trivedi SK,Dey S(2013)一种用于检测未经请求的电子邮件的增强型遗传编程方法。在:2013 IEEE第16届国际计算科学与工程会议(CSE),第1153\u20131160页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/CSE.2013.171“},{“key”:“1271_CR31”,“volume-title”:“遗传编程:通过自然选择对计算机进行编程”,“author”:“JR Koza”,“year”:“1992”,“unstructured”:“Koza JR(1992)遗传编程:关于通过自然选择进行计算机编程。麻省理工学院出版社,剑桥”}volume-title”:“遗传自适应系统类行为分析,博士学位”,“author”:“K Jong De”,“year”:“1975”,“unstructured”:“De Jong K(1975)遗传自适应系统的类行为分析、博士学位。密歇根大学计算机科学系,Ann Arbor“},{”issue“:”1“,”key“:”1271_CR33“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“122”,”doi“:”10.1109\/TSMC.1986.289288“,”volume“:遗传算法的控制参数优化。IEEE Trans Sys Man Cybern 16(1):122\u2013128“,“journal-title”:“IEEE Trans-Sys Man Cypern”},{“issue”:“6”,“key”:“1271_CR34”,“first page”:《首页》:“20”,“卷”:“31”,“author”:“V Kapoor”,“year”:“2011”,“unstructured”:“Kapoor V,Dey S,Khurana AP(2011)遗传算法控制参数在函数优化问题中作用的实证研究。Int J Comput Appl 31(6):20\u201326”,“journal-title”:“Int J Comput Appr”},{“key”:“1271_CR35”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Lewis DD Naive(Bayes)at四十岁:信息检索中的独立假设。in:第十届欧洲机器学习会议论文集(ECML-98),1998,pp 4\u201315”,“doi”:“10.1007\/BFBb0026666”}、{”key“:”1271_CR36“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Trivedi SK,Dey S(2016)检测电子邮件垃圾邮件的组合分类器方法。2016年第30届先进信息网络和应用研讨会国际会议(WAINA),第355\u2013360页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/WAINA.2016.127“},{“key”:“1271_CR37”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Tripathi A,Trivedi SK(2016)《印度电影评论的情感分析与各种特征选择技术》。在IEEE国际计算机应用进展会议(ICACA)上,第181\u2013185页。IEEE”,“DOI”:“10.1109\/ICA.2016.7887947”},{“key”:“1271_CR38”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Trivedi SK(2016)垃圾邮件检测的机器学习分类器研究。2016年第四届计算与商业智能国际研讨会,第176\u2013180页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/ISCBI.2016.7743279“},{“key”:“1271_CR39”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Vapnik VN(1999)统计学习理论概述。摘自:IEEE神经网络事务,第10卷,第5期,第988\u2013998页。6“,”DOI“:”10.1109\/72.788640“},{”issue“:”1“,”key“:”1271_CR40“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“53”,“DOI”:“10.1145\/2600617.2600612602”,“volume”:“14”,“author”:“SK Trivedi”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Trivedi-SK,Dey S(2014)特征子集选择技术和机器学习分类器之间的交互,用于检测未经请求的电子邮件。ACM SIGAPP Appl Compute Rev 14(1):53\u201361“,”journal-title“:”ACM SIGAPP Appl compute Rev.“},{“key”:“1271_CR41”,“unstructured”:“Obimbo C,Nyakundi E入侵检测分类中带有径向基函数和多项式核的SVM比较”},}“issue”:“4”,“key“:”1271_CR42“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“524“,”DOI“:”10.1108\/VJIKMS-07-2015-0042“,”volume“:”46“,”author“:”SK Trivedi“,”year“:”2016“,”unstructured“:”Trivedi-SK,Trivedi-SK,Dey S,Dey S-(2016)一种新颖的委员会选择机制,用于结合分类器检测未经请求的电子邮件。VINE J Inf Knowl Manag Syst 46(4):524\u2013548“,“journal-title”:“VINE J.Inf Klowl Manage Syst”},{“key”:“1271_CR43”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sharma A,Dey S(2013)一种基于SVM的在线观点文本情感分析方法。In:2013年自适应和收敛系统研究论文集,第28\u201334页。ACM“,”DOI“:”10.1145\/2513228.251311“}],”container-title“:[”Knowledge and Information Systems“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”http://link.springer.com\/content\/pdf\/10007\/s10115-018-1271-1.pdf“,”content-type“:”application\/pdf“、”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},”{“URL”:“http://\/link.springer.com/article\/10.1007\/s10115-018-1271-1\/fulltext.html“,“内容类型”:“文本\/html”,“内容版本”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”},{“URL”:“http://\-link.springer.com/content\/pdf\/10.10007\/s1015-018-1271-1.pdf”,“content-type”:“”相似性检查“}”,“存放”:{“日期部分”:[[2019,9,9]],“日期时间”:“2019-09-09T19:14:39Z”,“时间戳”:1568056479000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:}“URL”:“http://link.springer.com/10.1007\/s10115-018-1271-1”}},0]]},“引用计数”:43,“日志问题”:{“问题”:“3”,“published-print“:{”date-parts“:[[2019,9]]}},”alternative-id“:[”1271“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/s10115-018-1271-1“,”relation“:{},“ISSN”:[“0219-1377”,“0219-3116”],“ISSN-type”:[{“value”:“0219-1377”,“type”:“print”},{“value”:“219-3116”,“类型”:“”电子“}],”主题“:[],”发布“:{”日期部分“:[[2018,9,10]]},”断言“:[{”值“:”2017年5月12日“,”订单“:1,”名称“:”收到“,”标签“:”接收“,”组“:组“:{”名称“:”ArticleHistory“,”label“:”Article History”}},{“value”:“2018年9月10日”,“order”:4,“name”:“first_online”,“label”:“first online”,”group“:{“name”:“ArticleHistory”,“标签”:“Article历史”}}}]}}