基于云计算技术的邮件过滤机制研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 图的目录 | 第9-10页 |
| 表的目录 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·反垃圾邮件技术 | 第12-15页 |
| ·黑白名单技术 | 第12-13页 |
| ·行为识别技术 | 第13-14页 |
| ·基于规则的过滤技术 | 第14页 |
| ·基于内容的过滤技术 | 第14-15页 |
| ·反垃圾邮件技术小结 | 第15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·相关关键技术 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯过滤模型 | 第18页 |
| ·云计算MapReduce技术 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容与组织结构 | 第19-21页 |
| 2 邮件过滤与云计算 | 第21-32页 |
| ·电子邮件与垃圾邮件 | 第21-25页 |
| ·电子邮件概述 | 第21-22页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第22-23页 |
| ·垃圾邮件的起源 | 第23-24页 |
| ·垃圾邮件的危害及现状 | 第24-25页 |
| ·邮件过滤系统 | 第25-26页 |
| ·邮件过滤系统的目标 | 第25页 |
| ·邮件过滤系统的设计 | 第25-26页 |
| ·云计算技术 | 第26-30页 |
| ·云计算相关技术 | 第27-29页 |
| ·云计算相关应用 | 第29-30页 |
| ·云计算应用于邮件过滤的可行性 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于云计算技术的邮件过滤机制 | 第32-39页 |
| ·贝叶斯邮件过滤技术的改进 | 第32-34页 |
| ·邮件过滤机制主要设计思想 | 第34页 |
| ·基于云计算技术的邮件过滤机制的实现 | 第34-37页 |
| ·系统的工作原理 | 第35-36页 |
| ·系统的主要框架 | 第36-37页 |
| ·系统相关伪码举例 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 邮件过滤机制的进一步改进 | 第39-49页 |
| ·传统基于概率阈值的邮件分类决策 | 第39-40页 |
| ·改进邮件分类决策的相关工作 | 第40-41页 |
| ·两种改进的贝叶斯邮件分类决策 | 第41-48页 |
| ·基于优化阈值的邮件分类决策 | 第41-45页 |
| ·基于随机变量的邮件分类决策 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实验测试与性能评价 | 第49-55页 |
| ·实验过程 | 第49-50页 |
| ·实验数据的采集 | 第49-50页 |
| ·实验方法及步骤 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·性能评价 | 第52-54页 |
| ·性能评价指标 | 第52页 |
| ·性能分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-58页 |
| ·本文的结论 | 第55-56页 |
| ·前景展望 | 第56-57页 |
| ·下一步工作 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第61页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
