| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·垃圾邮件危害及其研究现状 | 第8-12页 |
| ·垃圾邮件的定义和危害 | 第8-10页 |
| ·垃圾邮件的组成 | 第10页 |
| ·垃圾邮件研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文后续章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 垃圾邮件过滤相关技术研究 | 第15-26页 |
| ·垃圾邮件过滤技术概述 | 第15-17页 |
| ·基于神经网络的邮件过滤技术 | 第17-25页 |
| ·中英文分词技术介绍 | 第17-19页 |
| ·中英文特征提取方法 | 第19-21页 |
| ·神经网络技术研究 | 第21-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于神经网络的邮件分类算法的改进和设计 | 第26-45页 |
| ·基于神经网络的邮件分类算法的不足 | 第26页 |
| ·基于神经网络的邮件分类算法的改进 | 第26-28页 |
| ·改进的神经网络邮件分类算法的设计 | 第28-43页 |
| ·邮件样本向量表示 | 第29-31页 |
| ·N-gram 分词与自定义关键词方法 | 第31-38页 |
| ·感知机特征选择和优化 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络训练和学习 | 第40-42页 |
| ·邮件分类算法整体流程 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于感知机优化的BP 神经网络邮件分类算法实现 | 第45-57页 |
| ·邮件系统总体架构 | 第45-47页 |
| ·基于感知机优化的BP 神经网络邮件分类算法结构 | 第47页 |
| ·邮件样本预处理 | 第47-50页 |
| ·邮件样本词语-文档空间生成 | 第47-49页 |
| ·自定义关键词-文档空间生成 | 第49-50页 |
| ·邮件特征选择和优化 | 第50-52页 |
| ·邮件内容训练和学习 | 第52-55页 |
| ·邮件分类和判断 | 第55-56页 |
| ·神经元对应特征列表 | 第55页 |
| ·新邮件识别和分类 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 测试与分析 | 第57-67页 |
| ·测试环境 | 第57-59页 |
| ·测试环境图 | 第57页 |
| ·软硬件配置环境 | 第57-58页 |
| ·测试工具 | 第58-59页 |
| ·测试语料集 | 第59-60页 |
| ·评价体系 | 第60-61页 |
| ·神经网络算法的测试和分析 | 第61-66页 |
| ·测试邮件向量表示 | 第62页 |
| ·测试结果分析 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·未来的研究工作 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻硕期间的研究成果 | 第73-74页 |