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垃圾邮件样本分析技术研究与系统实现

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
目录第7-10页
第一章 引言第10-18页
   ·垃圾邮件第10-11页
   ·垃圾邮件发送技术第11-12页
   ·反垃圾邮件技术第12-15页
   ·一体化协作式垃圾邮件综合举报系统第15-16页
   ·垃圾邮件样本分析的需求第16页
   ·课题来源第16-18页
第二章 相关技术第18-30页
   ·垃圾邮件样本获取第19-21页
   ·垃圾邮件特征生成第21-23页
     ·N-Gram生成第21-22页
     ·N-Gram统计第22页
     ·N-Gram过滤第22-23页
   ·文本分类中的特征选择方法第23-26页
   ·垃圾邮件过滤中的分类算法第26-30页
第三章 圾邮件样本分析系统设计第30-52页
   ·设计概述第30-31页
   ·一种基于邮件网关的邮件样本获取机制的设计第31-33页
     ·邮件队列维持第32页
     ·样本检测与初步分类第32-33页
   ·一种两阶段样本消重机制的设计第33-34页
     ·初级样本消重第33页
     ·深层样本消重第33-34页
   ·一种两级样本数据存储结构的设计第34-36页
     ·设计概述第34-35页
     ·基于相似度测量的垃圾邮件样本聚合算法第35-36页
   ·基于优化算法改进垃圾邮件样本特征选择机制第36-41页
     ·设计概述第36-38页
     ·基于GA的垃圾邮件样本特征选择改进机制详细设计第38-40页
       ·基本定义第38-39页
       ·算法流程第39-40页
     ·基于PSO的垃圾邮件样本特征选择改进机制详细设计第40-41页
       ·基本定义第40-41页
       ·算法流程第41页
   ·面向kNN分类器和特征选择的联合优化机制第41-42页
   ·系统详细设计第42-52页
     ·通用模块详细设计第43-44页
     ·样本收集与识别模块详细设计第44-45页
     ·初级数据处理模块详细设计第45-46页
     ·深层数据处理模块详细设计第46-47页
     ·信息分析发布模块详细设计第47-51页
     ·测试平台邮件流生成设计第51-52页
第四章 垃圾邮件样本分析系统实现第52-64页
   ·系统实现环境第52-54页
     ·LAMP第52页
     ·Postfix第52-53页
     ·Spamassassin第53页
     ·Amavisd-new第53-54页
   ·主要数据结构第54-59页
   ·主要函数实现第59-61页
     ·样本获取相关函数第59页
     ·样本分析相关函数第59-60页
     ·信息发布相关函数第60-61页
   ·系统平台搭建第61-64页
     ·平台拓扑第61-62页
     ·硬件配置清单第62页
     ·软件配置清单第62-64页
第五章 垃圾邮件样本分析系统评价第64-72页
   ·测试平台第64页
   ·性能评价第64-69页
     ·测试数据第64-65页
     ·评价参数第65页
     ·基于相似度测量的垃圾邮件样本聚合算法性能第65-66页
     ·基于优化算法改进垃圾邮件特征选择的性能评价第66-68页
       ·特征子集规模第66-67页
       ·特征子集性能测试第67-68页
     ·面向kNN分类器和特征选择的联合优化机制第68-69页
       ·不同特征数量对kNN分类器的邮件过滤性能的影响第68-69页
       ·优化算法对比第69页
       ·联合优化的性能改进第69页
   ·功能评价第69-71页
     ·系统处理性能第69-70页
     ·样本获取第70页
     ·样本解析第70页
     ·样本消重第70-71页
     ·信息分析发布第71页
   ·系统可扩展能力第71-72页
第六章 结束语第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-80页
作者在攻读硕士期间参加的科研项目第80-82页
作者在攻读硕士期间发表的学术论文第82页

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