基于内容的垃圾邮件智能过滤系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 邮件过滤系统 | 第12-20页 |
| ·邮件过滤方法 | 第12-14页 |
| ·基干地址的垃圾邮件过滤方法 | 第12-13页 |
| ·基于邮件内容的过滤技术 | 第13-14页 |
| ·垃圾邮件过滤与文本分类 | 第14-15页 |
| ·垃圾邮件内容过滤中应用的文本分类方法 | 第15-16页 |
| ·邮件过滤系统评价体系 | 第16页 |
| ·电子邮件系统的基本协议 | 第16-19页 |
| ·SMTP协议 | 第16-18页 |
| ·POP3协议 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用 | 第20-27页 |
| ·贝叶斯学习算法理论基础 | 第20-24页 |
| ·贝叶斯法则 | 第20-22页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第22-24页 |
| ·基于朴素贝叶斯的二值文本分类过滤器算法 | 第24-25页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·朴素贝叶斯二值分类算法 | 第24-25页 |
| ·反馈学习方法 | 第25-26页 |
| ·增量式学习 | 第25-26页 |
| ·重新学习 | 第26页 |
| ·贝叶斯文本分类中的反馈学习技术 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于内容的垃圾邮件智能过滤系统 | 第27-45页 |
| ·系统基本框架 | 第27页 |
| ·邮件预处理 | 第27-28页 |
| ·邮件文本信息的向量化处理 | 第28-30页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·向量空间模型 | 第28页 |
| ·特征项 | 第28-29页 |
| ·特征项的选择与抽取 | 第29-30页 |
| ·邮件过滤系统具体设计 | 第30-44页 |
| ·系统的基本功能 | 第31页 |
| ·软件流程结构 | 第31-32页 |
| ·数据库结构 | 第32-33页 |
| ·分词模块的设计 | 第33-36页 |
| ·学习模块的设计 | 第36-38页 |
| ·判定模块的设计 | 第38-42页 |
| ·系统使用说明及界面 | 第42-43页 |
| ·系统实验结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结束语 | 第45-46页 |
| ·对全文工作的总结 | 第45页 |
| ·需要进一步研究的工作 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
