Anytime垃圾邮件过滤关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题背景和意义 | 第11-15页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第11-12页 |
| ·垃圾邮件的历史 | 第12-13页 |
| ·垃圾邮件的危害 | 第13-14页 |
| ·国内垃圾邮件现状 | 第14-15页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·课题研究内容和论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 垃圾邮件过滤技术基础分析 | 第19-32页 |
| ·电子邮件工作原理 | 第19-24页 |
| ·电子邮件的格式 | 第19-20页 |
| ·电子邮件的协议 | 第20-22页 |
| ·电子邮件的传送过程 | 第22-24页 |
| ·电子邮件的安全漏洞 | 第24-25页 |
| ·电子邮件预处理 | 第25-27页 |
| ·邮件正文的分词处理 | 第25-26页 |
| ·邮件正文的表示方法及特征选择 | 第26-27页 |
| ·文本分类 | 第27-30页 |
| ·文本分类统计学习方法 | 第28页 |
| ·文本分类方法 | 第28-30页 |
| ·垃圾邮件过滤系统评价指标 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 Anytime 邮件过滤模型的研究与实现 | 第32-57页 |
| ·分类模型 | 第32-40页 |
| ·NB 分类模型 | 第32-36页 |
| ·AODE 分类模型 | 第36-37页 |
| ·Anytime 分类模型 | 第37页 |
| ·AAPE 分类模型 | 第37-40页 |
| ·基于特征项权重选择的 Anytime 分类模型 | 第40-48页 |
| ·基于信息增益的特征项权重计算 | 第41-43页 |
| ·基于卡方统计的特征项权重计算 | 第43-45页 |
| ·基于互信息的特征项权重计算 | 第45-48页 |
| ·Anytime 改进分类模型的实现 | 第48-56页 |
| ·处理流程 | 第48-50页 |
| ·算法描述 | 第50-53页 |
| ·复杂度分析 | 第53-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 Anytime 垃圾邮件过滤系统设计方案 | 第57-66页 |
| ·总体设计 | 第57-58页 |
| ·用户管理模块 | 第58-59页 |
| ·邮件管理模块 | 第59-60页 |
| ·邮件过滤模块 | 第60-65页 |
| ·初级过滤模块 | 第60-62页 |
| ·智能过滤模块 | 第62-65页 |
| ·中断控制程序 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 系统实现及实验结果 | 第66-83页 |
| ·系统实现 | 第66-71页 |
| ·开发环境 | 第66页 |
| ·系统开发 | 第66-71页 |
| ·实验结果 | 第71-82页 |
| ·实验方法 | 第71-72页 |
| ·实验分析 | 第72-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 结论 | 第83-85页 |
| ·本文总结 | 第83页 |
| ·工作展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
