基于决策粗糙集的个性化邮件过滤方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·垃圾邮件过滤技术研究现状 | 第10-14页 |
| ·电子邮件的传输原理 | 第10-11页 |
| ·电子邮件的结构 | 第11-13页 |
| ·基于地址的过滤方法 | 第13页 |
| ·基于内容的过滤方法 | 第13-14页 |
| ·个性化过滤方法研究现状 | 第14-16页 |
| ·基于粗糙集的垃圾邮件过滤技术研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第17-18页 |
| ·主要工作 | 第17-18页 |
| ·创新点 | 第18页 |
| ·本文的组织机构 | 第18-20页 |
| 第二章 粗糙集模型 | 第20-25页 |
| ·信息系统和决策表 | 第20-21页 |
| ·等价关系和等价类 | 第21页 |
| ·上下近似 | 第21-22页 |
| ·决策规则 | 第22-23页 |
| ·粗糙隶属度 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 决策粗糙集的风险偏好模型及其改进 | 第25-35页 |
| ·决策粗糙集模型 | 第25-27页 |
| ·决策粗糙集的风险偏好模型 | 第27-28页 |
| ·改进的决策粗糙集风险偏好模型 | 第28-29页 |
| ·估计P(X|[x]_R)的值 | 第29-34页 |
| ·基于信息系统的估计方法 | 第30-31页 |
| ·基于规则的估计方法 | 第31-32页 |
| ·基于向量空间模型的估计方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于决策粗糙集的个性化邮件过滤方法 | 第35-42页 |
| ·损失值的标度 | 第35-38页 |
| ·λ_(NP)的取值标度 | 第36页 |
| ·λ_(NP)的取值标度 | 第36-37页 |
| ·σ的取值标度 | 第37-38页 |
| ·特征项的选取及规则的产生 | 第38-40页 |
| ·Ch_r简介 | 第38-39页 |
| ·规则的形式 | 第39-40页 |
| ·过滤方法的流程和步骤 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第42-56页 |
| ·特征词的选取 | 第42-44页 |
| ·特征词置信度的计算 | 第44-47页 |
| ·估计邮件的P(X|x)值 | 第47-49页 |
| ·确定阈值参数 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-55页 |
| ·模型质量的评价体系 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-55页 |
| ·实验结果对比 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-57页 |
| 本文工作的总结 | 第56页 |
| 今后工作的展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 | 第62页 |
