基于贝叶斯过滤的文本分类技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·垃圾邮件的定义及其危害 | 第9-11页 |
| ·垃圾邮件 | 第9页 |
| ·垃圾邮件危害 | 第9-11页 |
| ·反垃圾邮件现状 | 第11-13页 |
| ·本文工作 | 第13-14页 |
| ·本文组织 | 第14-15页 |
| 第二章 反垃圾邮件技术介绍 | 第15-23页 |
| ·电子邮件工作原理简介 | 第15-21页 |
| ·电子邮件的概述 | 第15页 |
| ·电子邮件的格式与服务 | 第15-16页 |
| ·电子邮件的结构及传送 | 第16-17页 |
| ·相关协议 | 第17-21页 |
| ·非技术手段反垃圾邮件 | 第21页 |
| ·常用反垃圾邮件技术 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 垃圾邮件文本分类方法综述 | 第23-30页 |
| ·垃圾邮件分类方法概述 | 第23页 |
| ·垃圾邮件分类向量与特征向量的定义 | 第23-25页 |
| ·分类方法 | 第25-29页 |
| ·文本量的表示方法 | 第25-26页 |
| ·中文分词 | 第26-27页 |
| ·特征提取的方法 | 第27-29页 |
| ·分类方法介绍 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于标准邮件语料库构造垃圾邮件分类方法 | 第30-51页 |
| ·标准邮件语料库 | 第30-32页 |
| ·概述 | 第30-31页 |
| ·邮件收集 | 第31页 |
| ·标准邮件集的概述 | 第31-32页 |
| ·基于邮件特征向量判断垃圾邮件的算法的设计 | 第32-35页 |
| ·贝叶斯定理 | 第32-33页 |
| ·贝叶斯过滤系统的工作原理 | 第33-34页 |
| ·算法的介绍 | 第34-35页 |
| ·基于标准语料库的垃圾邮件分类向量 | 第35-38页 |
| ·分类的实现 | 第35页 |
| ·特征提取的实现 | 第35-36页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法 | 第36-37页 |
| ·贝叶斯改进算法的时间和空间复杂度分析 | 第37-38页 |
| ·贝叶斯的改进 | 第38-41页 |
| ·贝叶斯改进方法 | 第38-40页 |
| ·复杂度分析 | 第40-41页 |
| ·基于贝叶斯原理的过滤系统的实现 | 第41-44页 |
| ·预处理 | 第41-43页 |
| ·抽取关键字 | 第43页 |
| ·计算概率 | 第43-44页 |
| ·算法函数概要 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第51-67页 |
| ·基于贝叶斯算法的过滤系统实验环境 | 第51页 |
| ·基于贝叶斯算法的过滤系统总体结构图 | 第51-53页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第53-66页 |
| ·系统实验结果的质量评价指标 | 第53-54页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| ·系统处理结果 | 第55-59页 |
| ·实验分析 | 第59-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·不足与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
