| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·电子邮件分类的概念及研究现状 | 第11-15页 |
| ·电子邮件分类的概念 | 第11-12页 |
| ·电子邮件分类研究现状 | 第12-15页 |
| ·国际研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 电子邮件分类概述 | 第17-35页 |
| ·电子邮件的格式 | 第17-18页 |
| ·电子邮件的表示 | 第18-22页 |
| ·布尔模型 | 第20页 |
| ·向量空间模型 | 第20-22页 |
| ·特征选择与提取 | 第22-23页 |
| ·文档频率法 | 第22页 |
| ·互信息 | 第22-23页 |
| ·TF-IDF方法 | 第23页 |
| ·分类方法 | 第23-27页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第24页 |
| ·支持向量机 | 第24-25页 |
| ·神经网络 | 第25-27页 |
| ·决策树 | 第27页 |
| ·WordNet | 第27-32页 |
| ·词网WordNet的概况 | 第27-28页 |
| ·词汇的矩阵模型 | 第28-30页 |
| ·WordNet中的关系 | 第30-32页 |
| ·分类的性能评价 | 第32-34页 |
| ·查全率 | 第32页 |
| ·查准率 | 第32-33页 |
| ·F_1值和BEP | 第33页 |
| ·宏平均和微平均 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于概念向量空间模型的电子邮件分类方法 | 第35-44页 |
| ·电子邮件分类流程 | 第35-36页 |
| ·电子邮件预处理 | 第36-39页 |
| ·电子邮件解码器 | 第36-38页 |
| ·中文分词器 | 第38-39页 |
| ·邮件概念向量空间的生成 | 第39-41页 |
| ·表示内容的概念链生成模块 | 第39-40页 |
| ·概念链的权值修正模块 | 第40-41页 |
| ·分类方法 | 第41-43页 |
| ·改进的简单向量距离分类方法 | 第41-42页 |
| ·阀值的确定 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于概念向量空间模型的电子邮件分类系统的设计与实现 | 第44-60页 |
| ·系统任务 | 第44页 |
| ·系统总体框架结构 | 第44-45页 |
| ·邮件预处理 | 第45-51页 |
| ·邮件解码器的实现 | 第46-50页 |
| ·解码流程 | 第46-48页 |
| ·邮件头field结构 | 第48-49页 |
| ·邮件解码算法 | 第49-50页 |
| ·邮件分词模块的实现 | 第50-51页 |
| ·特征向量空间的形成 | 第51-53页 |
| ·表示邮件内容的概念链生成模块 | 第51-53页 |
| ·概念链的权值修正模块 | 第53页 |
| ·改进的简单向量距离算法的实现 | 第53-55页 |
| ·实验结果与结论 | 第55-58页 |
| ·实验数据 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·概念VSM与传统VSM分类方法的性能比较 | 第55-56页 |
| ·概念VSM分类方法与贝叶斯、KNN的性能比较 | 第56-57页 |
| ·训练样本的规模大小对于分类性能的影响 | 第57-58页 |
| ·调整阀值对测试结果的影响 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60页 |
| ·进一步工作展望 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |