基于内容的垃圾邮件过滤技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第10页 |
| ·垃圾邮件的现状 | 第10-11页 |
| ·垃圾邮件的危害 | 第11页 |
| ·垃圾邮件的解决 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 垃圾邮件过滤研究现状 | 第13-19页 |
| ·服务器端和客户端的邮件过滤 | 第13-15页 |
| ·白名单和黑名单 | 第15页 |
| ·设定过滤规则 | 第15-16页 |
| ·信头分析 | 第15页 |
| ·群发过滤 | 第15-16页 |
| ·关键词精确匹配 | 第16页 |
| ·邮件内容中的其他特征 | 第16页 |
| ·基于内容的垃圾邮件过滤技术 | 第16-18页 |
| ·垃圾邮件过滤与文本分类 | 第16-17页 |
| ·垃圾邮件过滤与信息过滤 | 第17-18页 |
| ·总结 | 第18-19页 |
| 第三章 电子邮件系统工作原理 | 第19-27页 |
| ·电子邮件系统的组成与工作模式 | 第19-20页 |
| ·电子邮件系统相关协议 | 第20-27页 |
| ·SMTP协议 | 第20-22页 |
| ·POP3 协议 | 第22-24页 |
| ·IMAP协议 | 第24-25页 |
| ·MIME协议 | 第25-27页 |
| 第四章 垃圾邮件内容过滤技术 | 第27-41页 |
| ·文本分类概况 | 第27-28页 |
| ·特征选择方法 | 第28-30页 |
| ·文档频次 | 第28页 |
| ·互信息 | 第28-29页 |
| ·信息增益 | 第29页 |
| ·X~2 统计量 | 第29-30页 |
| ·相对熵 | 第30页 |
| ·优势率 | 第30页 |
| ·文本分类方法在垃圾邮件内容过滤中的应用 | 第30-35页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第30-31页 |
| ·Memory-Based 方法 | 第31-32页 |
| ·决策树 | 第32页 |
| ·Boosting方法 | 第32-34页 |
| ·支持向量机 | 第34-35页 |
| ·垃圾邮件内容过滤中的常用语料库 | 第35-38页 |
| ·Ling-Spam语料 | 第36-37页 |
| ·PU1 语料 | 第37-38页 |
| ·Spam Assassin语料 | 第38页 |
| ·Spambase语料 | 第38页 |
| ·垃圾邮件过滤的评价体系 | 第38-41页 |
| 第五章 贝叶斯过滤算法 | 第41-48页 |
| ·贝叶斯定理 | 第41页 |
| ·算法的主要思想 | 第41-42页 |
| ·算法的具体步骤 | 第42-44页 |
| ·算法的参数选取 | 第44页 |
| ·实例应用 | 第44-48页 |
| 第六章 客户端垃圾邮件过滤系统设计 | 第48-63页 |
| ·整体模型设计 | 第48-49页 |
| ·贝叶斯过滤器设计 | 第49-57页 |
| ·模型设计 | 第49-51页 |
| ·算法实现 | 第51-56页 |
| ·贝叶斯算法中的反馈学习技术 | 第56页 |
| ·一些建议 | 第56-57页 |
| ·贝叶斯算法用于垃圾邮件过滤的试验 | 第57-63页 |
| ·实验结果 | 第58-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69页 |
| 攻读硕士期间参加的项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
