| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状和热点 | 第13-16页 |
| ·垃圾邮件简介 | 第13-14页 |
| ·垃圾邮件研究现状 | 第14-16页 |
| ·小结 | 第16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 垃圾邮件过滤技术的研究基础 | 第18-31页 |
| ·电子邮件的工作原理 | 第18-20页 |
| ·邮件传输协议 | 第20-21页 |
| ·邮件的特征选取与提取 | 第21-25页 |
| ·中文分词 | 第21-23页 |
| ·特征向量空间 | 第23-24页 |
| ·特征项的提取 | 第24-25页 |
| ·基于内容的垃圾邮件过滤相关技术 | 第25-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 KNN 算法的改进与实现 | 第31-46页 |
| ·KNN 算法基本原理 | 第31-32页 |
| ·基于平均相似度和相似样本个数的 KNN 算法 | 第32-34页 |
| ·基于偏依赖特性的 KNN 算法设计 | 第34-36页 |
| ·偏依赖特性的引入 | 第34页 |
| ·偏依赖和 KNN 算法的拟合 | 第34-35页 |
| ·惩罚因子的讨论 | 第35-36页 |
| ·改进的 KNN 算法效率的提升 | 第36-38页 |
| ·改进的 KNN 算法过滤系统的构建与实现 | 第38-45页 |
| ·改进的 KNN 算法过滤系统的构建 | 第38-42页 |
| ·改进的 KNN 算法过滤系统的实现 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实验测试与分析 | 第46-54页 |
| ·垃圾邮件的评价体系 | 第46页 |
| ·实验环境 | 第46-47页 |
| ·实验数据 | 第47页 |
| ·实验设计 | 第47-48页 |
| ·实验的结果与分析 | 第48-53页 |
| ·特征维数对分类性能的影响实验 | 第48-49页 |
| ·不同 K 值对分类性能的影响实验 | 第49-50页 |
| ·不同值的选取对分类性能的影响实验 | 第50-52页 |
| ·不同 H 值的选取对分类性能的影响实验 | 第52页 |
| ·传统的 KNN 算法和 APC-KNN 算法的对比实验 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所参与的项目 | 第62-63页 |