贝叶斯数据挖掘算法在反垃圾邮件中的研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-10页
·垃圾邮件发展历史及其现状	第7-8页
·垃圾邮件泛滥的原因及危害	第8页
·贝叶斯分类算法	第8-10页
第二章 数据挖掘中的分类	第10-16页
·分类(Classification)的过程	第10-12页
·分类的基本技术	第12-16页
·分类问题的定义	第12页
·几种主要的分类模型	第12-16页
第三章 垃圾邮件过滤技术描述	第16-27页
·电子邮件工作原理	第16-20页
·电子邮件的工作原理	第16-17页
·电子邮件结构分析	第17-20页
·反垃圾邮件技术的研究	第20-22页
·垃圾邮件内容过滤中常用的语料库	第22-24页
·PU系列语料	第23页
·Ling-Spam语料	第23-24页
·其它语料	第24页
·评价体系	第24-25页
·小结	第25-27页
第四章 基于贝叶斯方法的电子邮件分类算法	第27-39页
·贝叶斯理论	第27-32页
·标准的朴素贝叶斯方法	第28-30页
·Paul的基于朴素贝叶斯假定的方法	第30页
·Robinson的利用贝叶斯推理的统计学方法	第30-32页
·基于朴素贝叶斯方法的反垃圾邮件模型的研究	第32-34页
·基于贝叶斯参数估计方法的反垃圾邮件模型研究	第34-38页
·小结	第38-39页
第五章 垃圾邮件过滤系统研究	第39-46页
·垃圾邮件系统	第39-40页
·模块的设计	第40-46页
·贝叶斯模型初始化模块	第40-42页
·贝叶斯模型初始化模块研究	第42页
·中文文本自动分词的研究	第42-44页
·效据模块	第44-45页
·邮件过滤应用过程	第45-46页
第六章 结论	第46-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-51页