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数据挖掘在邮件反垃圾系统中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
表格索引第12-13页
插图索引第13-14页
第一章 绪论第14-24页
   ·垃圾邮件介绍第14-18页
     ·垃圾邮件定义第14-15页
     ·垃圾邮件产生的原因第15-17页
     ·垃圾邮件的危害第17-18页
   ·研究背景和研究意义第18-20页
   ·垃圾邮件技术第20-21页
   ·反垃圾邮件技术第21-22页
   ·论文内容和结构第22-24页
第二章 反垃圾邮件的基本知识和相关技术第24-44页
   ·电子邮件基本知识第24-33页
     ·电子邮件工作原理第24-26页
     ·常用邮件传输协议第26-27页
     ·MIME 邮件格式分析和邮件信息提取第27-33页
   ·主要垃圾邮件过滤性能指数第33-34页
   ·反垃圾邮件技术第34-35页
     ·反垃圾邮件技术第34-35页
   ·垃圾邮件过滤技术第35-44页
     ·基于接入技术过滤第36-37页
     ·基于规则的过滤第37页
     ·基于邮件内容的过滤第37-41页
     ·基于行为的过滤第41-44页
第三章 反垃圾邮件系统设计和介绍第44-60页
   ·行为反垃圾邮件介绍第44-47页
   ·内容反垃圾邮件介绍第47-52页
     ·直接找出正常邮件第49-50页
     ·邮件预处理第50页
     ·基于内容的过滤第50-52页
   ·反垃圾邮件系统相关介绍第52-60页
     ·数据来源第52页
     ·语言分词第52-53页
     ·用户信誉度模块第53页
     ·Fingerprint 过滤第53-60页
第四章 优化的朴素贝叶斯过滤算法第60-68页
   ·朴素贝叶斯过滤第61-63页
   ·Markov n-gram 语言模型第63-64页
   ·组合朴素贝叶斯和n-Gram 语言模型用于邮件内容反垃圾第64-68页
第五章 系统实现和实验结果分析第68-76页
   ·分布式系统介绍第68-73页
     ·MapReduce 计算模型介绍第68-70页
     ·分布式文件系统介绍第70-71页
     ·分布式数据库介绍第71-72页
     ·mahout 介绍第72-73页
   ·实验结果分析第73-76页
全文总结第76-80页
   ·总结第76-77页
   ·展望第77-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
攻读学位期间发表的学术论文目录第86-88页
攻读学位期间参与的项目第88页

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