垃圾邮件的特征选择及检测方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-44页 |
| ·垃圾邮件的概念与历史背景 | 第14-16页 |
| ·垃圾邮件的发展现状 | 第16-22页 |
| ·数量规模增长化 | 第16-17页 |
| ·内容形式多样化 | 第17-22页 |
| ·垃圾邮件的主要应对措施 | 第22-26页 |
| ·制定法规和普及教育 | 第23-25页 |
| ·协议扩展与改进 | 第25页 |
| ·加强检测技术 | 第25-26页 |
| ·国内外研究现状 | 第26-36页 |
| ·系统控制方法 | 第26-27页 |
| ·检测过滤技术 | 第27-36页 |
| ·本文的研究工作 | 第36-37页 |
| ·本文采取的实验评价方式 | 第37-42页 |
| ·评价指标 | 第37-39页 |
| ·数据集 | 第39-42页 |
| ·参照标准 | 第42页 |
| ·实验环境 | 第42页 |
| ·本文的内容安排 | 第42-44页 |
| 第二章 基于邮件头特征增强的垃圾邮件特征选择方法 | 第44-72页 |
| ·概述 | 第44-48页 |
| ·电子邮件工作原理 | 第44-45页 |
| ·电子邮件协议 | 第45-46页 |
| ·电子邮件报文格式 | 第46-48页 |
| ·电子邮件头特征分析与统计 | 第48-55页 |
| ·邮件头特征分析 | 第48-53页 |
| ·邮件头特征统计 | 第53-55页 |
| ·基于邮件头特征加强的特征选择 | 第55-64页 |
| ·特征选择 | 第55-59页 |
| ·特征表示 | 第59-64页 |
| ·过滤模型 | 第64-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第三章 基于时序统计的垃圾邮件特征选择方法 | 第72-94页 |
| ·概述 | 第72-76页 |
| ·常用特征选择方法 | 第73-76页 |
| ·一般特征选择方法的不足 | 第76页 |
| ·基于时序统计的特征选择方法 | 第76-85页 |
| ·时间序列数据概述 | 第77-78页 |
| ·垃圾邮件的时序特征统计与分析 | 第78-81页 |
| ·基于时序统计的特征选择方法 | 第81-85页 |
| ·基于时序预测模型的阈值调优 | 第85-90页 |
| ·阈值对过滤精度的影响 | 第85-86页 |
| ·基于ARIMA模型的时间序列预测方法 | 第86-89页 |
| ·阈值的动态优化 | 第89-90页 |
| ·实验及结果分析 | 第90-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第四章 基于结构化特征依赖的垃圾邮件检测方法 | 第94-115页 |
| ·概述 | 第94-102页 |
| ·NB分类器 | 第95-96页 |
| ·TAN和SP-TAN分类器 | 第96-98页 |
| ·HNB分类器 | 第98-99页 |
| ·LBR分类器 | 第99-100页 |
| ·AODE分类器 | 第100-102页 |
| ·基于结构化特征依赖的垃圾邮件检测方法 | 第102-111页 |
| ·特征选择优化 | 第102-107页 |
| ·SAODE模型建立 | 第107-108页 |
| ·主动学习 | 第108-110页 |
| ·工作流程 | 第110-111页 |
| ·实验结果及分析 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第五章 基于优化SVM的垃圾邮件检测方法 | 第115-139页 |
| ·SVM概述 | 第115-120页 |
| ·最优分类平面 | 第115-116页 |
| ·结构风险最小化 | 第116-117页 |
| ·内积核函数 | 第117-118页 |
| ·二次规划求解 | 第118-119页 |
| ·SVM方法的优缺点 | 第119-120页 |
| ·基于SMO的实时增量学习SVM算法改进 | 第120-126页 |
| ·SMO算法研究 | 第120-122页 |
| ·实时增量学习的SVM检测算法改进 | 第122-123页 |
| ·实时训练集自适应优化 | 第123-124页 |
| ·实验结果 | 第124-126页 |
| ·基于风险检测的监督训练模型 | 第126-133页 |
| ·SVM过滤器的风险预测 | 第127-128页 |
| ·集成风险监督的自适应学习模型 | 第128-132页 |
| ·实验结果 | 第132-133页 |
| ·基于样本重采的代价敏感模型 | 第133-136页 |
| ·垃圾信息过滤的代价规则 | 第133页 |
| ·误分类代价敏感邮件过滤算法 | 第133-135页 |
| ·实现机制及方法流程 | 第135页 |
| ·实验结果 | 第135-136页 |
| ·综合实验结果及分析 | 第136-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第六章 结论 | 第139-142页 |
| ·本文的主要工作 | 第139-140页 |
| ·下一步的工作计划 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-155页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第155-156页 |
| 致谢 | 第156页 |
