| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 图表目录 | 第6-7页 |
| 第1章 概述 | 第7-23页 |
| ·垃圾邮件的文化与历史概述 | 第10-12页 |
| ·什么是垃圾邮件 | 第10-11页 |
| ·垃圾邮件的泛滥原因和危害 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-18页 |
| ·反垃圾邮件技术的发展历程 | 第12-14页 |
| ·国内外反垃圾邮件技术研究现状 | 第14-18页 |
| ·论文的目的和意义 | 第18-20页 |
| ·论文的主要内容和章节安排 | 第20-21页 |
| ·论文的主要内容 | 第20-21页 |
| ·论文的章节安排 | 第21页 |
| ·主要研究成果与创新 | 第21-23页 |
| 第2章 反垃圾邮件中贝叶斯技术应用研究 | 第23-45页 |
| ·文本自动分类模型(Classification)的构建 | 第23-33页 |
| ·文本自动分类系统的研究基础 | 第24-29页 |
| ·文本自动分类模型的构建与评估 | 第29-33页 |
| ·贝叶斯基础理论 | 第33-36页 |
| ·贝叶斯概述 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯公式的定义和相关概念 | 第34-36页 |
| ·几种贝叶斯网络模型(Bayesian Networks, BNs) | 第36-45页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型(NBC)及其提升(BoostedNBC) | 第37-39页 |
| ·半朴素贝叶斯分类模型(SNBC) | 第39页 |
| ·树扩展朴素贝叶斯网络分类器(TAN)及其变化模型 | 第39-41页 |
| ·增量贝叶斯分类模型 | 第41-42页 |
| ·贝叶斯网络 | 第42-45页 |
| 第3章 基于贝叶斯方法的多分类器组合规则优化算法 | 第45-52页 |
| ·贝叶斯技术改进的多分类器组合优化算法 | 第46-49页 |
| ·阈值的改进 | 第49-52页 |
| 第4章 基于贝叶斯方法的反垃圾邮件多分类器组合算法在公共信息平台中的应用 | 第52-65页 |
| ·问题的提出 | 第52-54页 |
| ·基于贝叶斯方法的多分类器组合反垃圾邮件模型的设计 | 第54-58页 |
| ·算法的实现 | 第58-62页 |
| ·应用结果与分析 | 第62-65页 |
| 第5章 结论和建议 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·建议 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
