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提出了一种基于LSTM的钓鱼邮件检测方式.该方式主要由两部分构成:分别为数据扩充部分及模型训练部分.数据扩展部分中,通过KNN与K-means算法扩大训练数据集,保证数据的数量能够满足深度学习算法的需要.在模型训练部分中,通过对数据进行预处理并将其转化为词向量矩阵,最后将转化完词向量通过训练得到LSTM神经网络模型.最终,可以根据训练好的LSTM模型将邮件分为正常邮件以及钓鱼邮件.通过实验对提出的算法进行了评估,实验结果显示提出的算法准确率可以达到95%. 相似文献
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