基于内容的垃圾邮件检测方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题的研究背景 | 第12-17页 |
| ·垃圾邮件的产生及其界定 | 第12页 |
| ·垃圾邮件的危害及其现状 | 第12-17页 |
| ·垃圾邮件检测技术的研究现状 | 第17-21页 |
| ·邮件收发服务器端和客户端的邮件过滤 | 第18-19页 |
| ·白名单和黑名单 | 第19页 |
| ·基于邮件特征的过滤 | 第19-20页 |
| ·基于内容的邮件过滤 | 第20-21页 |
| ·论文的主要研究工作和内容安排 | 第21-22页 |
| 第2章 基于内容的垃圾邮件检测方法介绍 | 第22-34页 |
| ·基于内容的垃圾邮件检测流程 | 第22-23页 |
| ·邮件的组成结构 | 第22页 |
| ·垃圾邮件检测流程 | 第22-23页 |
| ·邮件文本预处理 | 第23-26页 |
| ·文本分词 | 第24页 |
| ·去除停用词 | 第24-25页 |
| ·词汇还原 | 第25页 |
| ·文本的结构化表示 | 第25-26页 |
| ·特征降维 | 第26-30页 |
| ·特征抽取 | 第27页 |
| ·特征选择 | 第27-30页 |
| ·文本分类 | 第30-32页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第31页 |
| ·k最近邻算法 | 第31-32页 |
| ·性能评价 | 第32-34页 |
| 第3章 垃圾邮件检测架构OCFSVM的分析和实现 | 第34-46页 |
| ·基本问题 | 第34-35页 |
| ·一种新型垃圾邮件检测架构OCFSVM | 第35-40页 |
| ·支持向量机算法 | 第35-36页 |
| ·正交质心特征选择算法(OCFS) | 第36-38页 |
| ·OCFS算法和SVM算法的特点分析 | 第38页 |
| ·OCFSVM架构的提出 | 第38-40页 |
| ·垃圾邮件检测架构OCFSVM的实现 | 第40-46页 |
| ·架构搭建环境 | 第41页 |
| ·邮件语料库分词软件 | 第41-42页 |
| ·机器学习软件Weka | 第42-43页 |
| ·邮件样本预处理平台 | 第43页 |
| ·特征降维处理平台 | 第43-44页 |
| ·分类器平台 | 第44-46页 |
| 第4章 垃圾邮件检测实验平台的搭建与结果分析 | 第46-64页 |
| ·实验使用的垃圾邮件语料库 | 第46-47页 |
| ·交叉验证方法 | 第47-48页 |
| ·基于内容的垃圾邮件检测实验平台 | 第48-49页 |
| ·OCFSVM检测架构性能对比实验 | 第49-62页 |
| ·PU1英文语料库 | 第50-51页 |
| ·PU2英文语料库 | 第51-53页 |
| ·PU3英文语料库 | 第53-55页 |
| ·PUA英文语料库 | 第55-57页 |
| ·ZH1中文语料库 | 第57-59页 |
| ·自选邮件集 | 第59-62页 |
| ·基于内容的垃圾邮件检测方法的实验分析与总结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第70页 |
