基于多模态特征的垃圾邮件过滤技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·课题相关研究现状 | 第8-10页 |
| ·基于文本的垃圾邮件过滤技术 | 第8-9页 |
| ·基于图像的垃圾邮件过滤技术 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 垃圾邮件过滤技术的研究基础 | 第13-25页 |
| ·电子邮件基础知识 | 第13-15页 |
| ·电子邮件的工作原理 | 第13-14页 |
| ·电子邮件传输协议 | 第14-15页 |
| ·邮件内容解析 | 第15-18页 |
| ·RFC822 格式 | 第15-17页 |
| ·MIME 协议 | 第17-18页 |
| ·常见垃圾邮件过滤技术 | 第18-20页 |
| ·简单方法 | 第18-19页 |
| ·智能型垃圾邮件过滤技术 | 第19-20页 |
| ·垃圾邮件过滤中的常用语料库 | 第20-22页 |
| ·文本型邮件语料库 | 第20-21页 |
| ·垃圾邮件图像语料库 | 第21-22页 |
| ·垃圾邮件过滤中的评价体系 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 垃圾邮件过滤中的多模态特征融合 | 第25-41页 |
| ·系统总体框架设计 | 第25-26页 |
| ·总体结构 | 第25-26页 |
| ·各部分工作内容 | 第26页 |
| ·基于文本的垃圾邮件过滤 | 第26-30页 |
| ·文本分词 | 第27-28页 |
| ·特征词库构建 | 第28-29页 |
| ·文本特征提取 | 第29-30页 |
| ·文本型邮件分类方法 | 第30页 |
| ·基于图像的垃圾邮件过滤 | 第30-34页 |
| ·垃圾邮件图像特征分析 | 第31-33页 |
| ·图像特征提取 | 第33-34页 |
| ·图像型邮件分类方法 | 第34页 |
| ·SVM 分类与置信度估计 | 第34-35页 |
| ·支持向量机 | 第34页 |
| ·置信度估计 | 第34-35页 |
| ·多分类器融合 | 第35-38页 |
| ·多分类器融合技术 | 第35-36页 |
| ·垃圾邮件过滤中的多分类器融合 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第四章 系统性能测试与结果分析 | 第41-49页 |
| ·实验数据与实验环境 | 第41-42页 |
| ·实验语料的选取与构建 | 第41页 |
| ·实验环境与使用工具 | 第41-42页 |
| ·实验设计与分类器构造 | 第42-43页 |
| ·实验设计 | 第42-43页 |
| ·分类器构造 | 第43页 |
| ·性能测试与结果分析 | 第43-47页 |
| ·分类器性能测试与结果分析 | 第43-44页 |
| ·分类器融合性能检测与结果分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 个人研究成果 | 第59-60页 |
