贝叶斯分类在垃圾短信过滤中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 一、绪论 | 第10-20页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10页 |
| ·垃圾短信的定义、分类、特点和危害 | 第10-12页 |
| ·垃圾短信产生的途径 | 第12-14页 |
| ·国外防治措施和国内治理现状 | 第14-17页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第17-20页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·文章组织结构 | 第18-20页 |
| 二. 文本分类关键技术介绍 | 第20-30页 |
| ·文本预处理 | 第20-22页 |
| ·文本特征提取 | 第22-25页 |
| ·文本特征表示 | 第22-23页 |
| ·文本特征提取 | 第23-25页 |
| ·文本分类技术 | 第25-30页 |
| ·贝叶斯分类 | 第25-26页 |
| ·决策树分类 | 第26页 |
| ·支持向量机分类 | 第26-27页 |
| ·K-近邻分类 | 第27-28页 |
| ·分类算法的比较与选取 | 第28-30页 |
| 三. 垃圾短信过滤技术 | 第30-40页 |
| ·垃圾短信 | 第30-31页 |
| ·短信文本的格式 | 第30页 |
| ·垃圾短信过滤特点 | 第30-31页 |
| ·短信预处理 | 第31-32页 |
| ·短信特征表示 | 第31页 |
| ·短信内容预处理 | 第31-32页 |
| ·几种短信过滤技术介绍 | 第32-33页 |
| ·黑白名单技术 | 第32-33页 |
| ·关键词过滤技术 | 第33页 |
| ·发送频率监控方式 | 第33页 |
| ·改进的贝叶斯分类算法 | 第33-40页 |
| ·垃圾短信的分类过程 | 第33-34页 |
| ·改进的贝叶斯分类算法 | 第34-35页 |
| ·算法实现 | 第35-37页 |
| ·贝叶斯分类的反馈学习 | 第37-40页 |
| 四. 客户端垃圾短信过滤系统 | 第40-59页 |
| ·客服端垃圾短信过滤系统功能结构的整体设计 | 第40-41页 |
| ·过滤功能 | 第40页 |
| ·管理功能 | 第40-41页 |
| ·反馈更新 | 第41页 |
| ·过滤功能模块 | 第41-45页 |
| ·黑白名单过滤 | 第41-42页 |
| ·垃圾兴趣词过滤 | 第42-43页 |
| ·内容智能过滤 | 第43-45页 |
| ·管理功能模块 | 第45-47页 |
| ·黑白名单管理 | 第45页 |
| ·垃圾兴趣词管理 | 第45-46页 |
| ·垃圾短信箱管理 | 第46页 |
| ·拦截模式管理 | 第46-47页 |
| ·提示方式管理 | 第47页 |
| ·反馈及更新功能模块 | 第47-48页 |
| ·用户反馈自学习 | 第47页 |
| ·更新相关数据库 | 第47-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-59页 |
| ·实验数据介绍与处理 | 第48-51页 |
| ·实验方法与评价指标 | 第51-53页 |
| ·用特征提取法WFMI进行的朴素贝叶斯分类实验 | 第53-56页 |
| ·改进的贝叶斯分类算法实验 | 第56-59页 |
| 五. 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间发表的研究成果 | 第65页 |
