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基于文本分类的反垃圾邮件技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 引言第11-17页
   ·什么是垃圾邮件第11-12页
   ·垃圾邮件的危害第12-13页
     ·垃圾邮件对网络造成了严重的破坏第12页
     ·垃圾邮件感染网络甚至破坏网络第12页
     ·垃圾邮件会影响企业的运作第12-13页
     ·垃圾邮件会严重损害国家利益第13页
   ·反垃圾邮件的发展第13-14页
   ·国内外研究现状第14页
   ·课题研究背景和意义第14-15页
     ·课题的研究背景第14-15页
     ·课题的研究意义第15页
   ·论文的结构和主要工作第15-16页
     ·论文的结构第15-16页
     ·主要工作第16页
   ·本章小结第16-17页
第二章 电子邮件和反垃圾邮件技术第17-24页
   ·电子邮件概述第17-19页
     ·电子邮件的工作原理第17页
     ·电子邮件的主要协议第17-19页
   ·邮件过滤类型第19-20页
     ·MTA 过滤方式第19-20页
     ·MDA 过滤第20页
     ·MUA 过滤第20页
   ·反垃圾邮件技术第20-23页
     ·基础MTA 控制第21页
     ·关键词过滤第21-22页
     ·黑白名单第22页
     ·HASH 技术第22页
     ·智能和概率系统第22页
     ·发送方认证技术第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 反垃圾邮件平台设计第24-30页
   ·项目部署第24-25页
   ·反垃圾邮件体系第25-29页
     ·反垃圾邮件体系结构第25-26页
     ·iptables 规则第26-27页
     ·反垃圾体系流程第27-28页
     ·垃圾邮件的处理第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第四章 中文分词的研究与实现第30-50页
   ·问题提出第30页
   ·字符编码第30-33页
     ·GB2312 编码第30-31页
     ·GBK 编码第31页
     ·Unicode 编码第31-32页
     ·BIG5 编码第32-33页
   ·中文分词的研究现状第33-37页
     ·基于字符串匹配的分词方法第33-35页
     ·基于理解的分词方法第35页
     ·基于统计的分词方法第35-36页
     ·分词难点第36-37页
   ·分词中的词典机制第37-40页
     ·基于Trie 树的词典机制第37-38页
     ·基于PATRICIA tree 的词典机制第38-39页
     ·基于整词二分的词典机制第39页
     ·双层hash 词典机制第39-40页
   ·中文分词路径算法模型第40-44页
     ·Dijkstra 最短路径算法第41-42页
     ·Floyed 算法模型第42页
     ·k-最短路径算法模型第42-44页
   ·中文分词模块的设计与实现第44-49页
     ·预处理模块第45页
     ·基于统计的分词模块第45-46页
     ·基于词典的分词模块第46页
     ·歧义处理模块第46-47页
     ·测试及分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 文本相似度的改进及实现第50-58页
   ·Levenshtein 距离相似度分类实现第50-52页
   ·基于文本向量特征距离的相似度邮件的实现及改进第52-55页
   ·算法性能分析及实验数据对比分析第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第六章 贝叶斯过滤算法的改进及实现第58-71页
   ·朴素贝叶斯分类的实现第58-64页
     ·相关概念第58页
     ·朴素贝叶斯模型理论及学习过程的实现第58-63页
     ·贝叶斯分类器的实现第63-64页
   ·改进的贝叶斯算法第64-70页
     ·贝叶斯公式的变形第65-66页
     ·贝叶斯网络第66-67页
     ·三层贝叶斯网络模型的形成过程第67-69页
     ·性能及实验数据对比分析第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第七章 总结与展望第71-74页
   ·本论文研究总结第71-72页
   ·前景展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页
攻硕期间取得的研究成果第78-79页

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