《高維數據聚類的數學模型及在反垃圾郵件中的套用》是依託廈門大學，由姜青山擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高維數據聚類的數學模型及在反垃圾郵件中的套用
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：姜青山
- 依託單位：廈門大學
- 負責人職稱：教授
- 申請代碼：A0603
- 研究期限：2008-01-01 至 2010-12-31
- 批准號：10771176
- 支持經費：26（萬元）
項目摘要
研究高維數據的聚類問題是十分重要的前沿和熱點課題，其套用前景極其廣泛。本項目主要是通過構建高維數據聚類的具有一定通用性的數學模型，來研究和開發適用於海量高維數據聚類分析的有效方法和工具。我們主要開展以下研究工作：(1)研究從高維數據空間中有效提取候選子空間的方法;(2)研究子空間聚類的數學模型，該模型具有描述不規則形狀和跨越不同子空間簇類的能力;(3)在此模型的基礎上，研究有效的子空間聚類算法和新的聚類有效性指標;(4) 開展在垃圾郵件識別和垃圾郵件類別細分中的套用研究。本項目將致力於提取候選子空間作為高維數據聚類的預處理步驟，為每個數據對象確定其可能存在的子空間，構建高維數據聚類的實用且具有普適性的數學模型及方法，並與相關學科（數學與信息）及相關行業相呼應，力爭創建獨具特色的反垃圾郵件新技術和二次挖掘垃圾郵件新方法，大幅度提高垃圾郵件的識別率。
