基于决策树算法的垃圾邮件通信行为检测过滤技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题来源 | 第11-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·邮件过滤技术概述 | 第13-16页 |
| ·两种主流垃圾邮件过滤技术对比 | 第13-15页 |
| ·垃圾邮件现状及发展趋势 | 第15页 |
| ·国内外邮件安全厂商及主要产品 | 第15-16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 垃圾邮件过滤研究现状 | 第17-30页 |
| ·电子邮件原理简介 | 第17-22页 |
| ·电子邮件的概念 | 第17页 |
| ·邮件地址与邮件格式 | 第17-19页 |
| ·邮件系统的实现原理 | 第19-20页 |
| ·电子邮件协议 | 第20-22页 |
| ·邮件过滤的类型 | 第22-23页 |
| ·MTA 过滤 | 第22页 |
| ·MDA 过滤 | 第22-23页 |
| ·MUA 过滤 | 第23页 |
| ·邮件过滤技术发展概况 | 第23-29页 |
| ·基于安全认证的过滤器 | 第23-24页 |
| ·基于规则的过滤器 | 第24-26页 |
| ·基于统计的过滤器 | 第26-27页 |
| ·基于行为识别的过滤技术 | 第27-28页 |
| ·其他邮件过滤技术 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 邮件通信行为检测技术研究 | 第30-36页 |
| ·数据挖掘 | 第30-31页 |
| ·分析方法分类 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘算法 | 第31页 |
| ·决策树生成基本算法 | 第31-35页 |
| ·决策树描述 | 第31-32页 |
| ·ID3 算法 | 第32-33页 |
| ·C4.5 算法 | 第33-34页 |
| ·其他算法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于通信行为的处理方案设计 | 第36-51页 |
| ·基于决策树处理方案设计 | 第36-48页 |
| ·数据采集 | 第37-39页 |
| ·特征属性提取 | 第39-42页 |
| ·算法改进和规则提取 | 第42-45页 |
| ·剪枝处理 | 第45-46页 |
| ·模式分析 | 第46-48页 |
| ·针对垃圾邮件频率特征的处理方案 | 第48-50页 |
| ·实现机制 | 第48-49页 |
| ·总体设计 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验过程与结论分析 | 第51-62页 |
| ·实验环境 | 第51页 |
| ·实验过程 | 第51-60页 |
| ·数据离散化预处理 | 第51页 |
| ·生成决策树 | 第51-55页 |
| ·剪枝与提取规则 | 第55-58页 |
| ·测试结果 | 第58-60页 |
| ·结论分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
