摘要
本发明涉及垃圾邮件识别技术领域,公开了一种垃圾邮件的识别方法、系统、计算机设备和存储介质,包括将待识别邮件输入预设的邮件识别模型进行垃圾邮件识别,得到待识别邮件的识别结果;获取用户对于识别结果的反馈数据,根据所述反馈数据,触发在线学习机制;从预设的向量数据库中采集样本数据,组成训练样本,根据所述训练样本,并采用变分贝叶斯在线学习算法,对所述邮件识别模型的模型参数进行更新;使用更新的所述邮件识别模型进行垃圾邮件识别。本发明通过构建基于孪生网络结构和实时在线学习更新的邮件识别模型,不仅实现了准确高效的垃圾邮件识别,并且实现了对用户反馈的及时响应,满足了用户的个性化需求。
技术关键词
文本特征向量
特征提取模块
变分贝叶斯
在线学习算法
识别方法
在线学习机制
拼接模块
隐变量模型
垃圾邮件识别技术
基础
多层感知机
计算机设备
识别模块
参数
预训练模型
数据
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模型
情感识别模型
语音特征
数据
随机噪声
机器学习算法
梯度提升决策树算法
时间衰减模型
在线学习算法
引入注意力机制
深度学习识别系统
深度学习模型
精神分裂症患者
时频分析方法
青少年
肿瘤图像分割方法
特征提取模块
层级
通道
前馈神经网络