基于内容的垃圾邮件过滤技术研究
| 论文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 . 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 垃圾邮件 | 第11-13页 |
| 1.1.2 反垃圾邮件措施 | 第13-15页 |
| 1.1.3 垃圾邮件过滤技术 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-24页 |
| 1.2.1 内容过滤 | 第15-20页 |
| 1.2.2 行为过滤 | 第20-23页 |
| 1.2.3 性能比较 | 第23-24页 |
| 1.3 本文研究工作及论文内容安排 | 第24-26页 |
| 第二章 . 理论基础 | 第26-36页 |
| 2.1 邮件预处理 | 第26-32页 |
| 2.1.1 中文分词 | 第26-30页 |
| 2.1.2 文本表示模型 | 第30-31页 |
| 2.1.3 特征选择 | 第31-32页 |
| 2.3 常用语料库 | 第32-33页 |
| 2.3.1 PU1语料 | 第32页 |
| 2.3.2 Ling-Spam语料 | 第32-33页 |
| 2.3.3 CDSCE语料 | 第33页 |
| 2.3.4 ZH1语料 | 第33页 |
| 2.4 评价体系 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 . 特征选择算法及其改进 | 第36-41页 |
| 3.1 特征选择算法 | 第36-38页 |
| 3.2 互信息算法研究与改进 | 第38-40页 |
| 3.2.1 互信息算法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 结合频度的互信息算法 | 第39页 |
| 3.2.3 结合平均频度的互信息算法 | 第39-40页 |
| 3.2.4 算法描述 | 第40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 . 基于贝叶斯的邮件分类 | 第41-52页 |
| 4.1 贝叶斯算法 | 第41-49页 |
| 4.1.1 贝叶斯理论基础 | 第41-42页 |
| 4.1.2 常用的两种模型 | 第42-45页 |
| 4.1.3 贝叶斯算法性能评价 | 第45-46页 |
| 4.1.4 常见的改进方法 | 第46-49页 |
| 4.2 改进的贝叶斯算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 多变量泊松模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 属性加权 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 . 仿真实验及结果比较 | 第52-62页 |
| 5.1 实验准备 | 第52-54页 |
| 5.1.1 实验工具 | 第52-53页 |
| 5.1.2 实验方法 | 第53-54页 |
| 5.2 仿真结果 | 第54-61页 |
| 5.2.1 英文语料 | 第54-58页 |
| 5.2.2 中文语料 | 第58-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 . 结束与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
