基于邮件意图与指纹分析的垃圾邮件过滤方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 垃圾邮件简介 | 第12-17页 |
| 1.2.1 垃圾邮件的定义 | 第12页 |
| 1.2.2 垃圾邮件的起源 | 第12-13页 |
| 1.2.3 垃圾邮件的现状 | 第13-16页 |
| 1.2.4 垃圾邮件的危害 | 第16-17页 |
| 1.3 反垃圾邮件技术的发展历程 | 第17-18页 |
| 1.4 反垃圾邮件的关键技术 | 第18-22页 |
| 1.5 反垃圾邮件技术评价指标简介 | 第22-23页 |
| 1.6 本文主要研究工作 | 第23-24页 |
| 1.7 本文组织结构 | 第24-25页 |
| 第二章 基于意图分析的中文垃圾邮件过滤算法 | 第25-46页 |
| 2.1 邮件意图的定义 | 第25-26页 |
| 2.2 邮件意图分析流程 | 第26-44页 |
| 2.2.1 邮件意图种类及提取算法简介 | 第28-38页 |
| 2.2.2 意图查询及邮件属性判断 | 第38-40页 |
| 2.2.3 意图库的构建与维护 | 第40-43页 |
| 2.2.4 意图的反馈学习 | 第43-44页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于图片特征的垃圾邮件过滤技术 | 第46-64页 |
| 3.1 图像型垃圾邮件检测难点 | 第46-48页 |
| 3.2 基于机器学习的图像垃圾邮件过滤 | 第48-54页 |
| 3.2.1 SVM支持向量机 | 第48页 |
| 3.2.2 贝叶斯 | 第48-49页 |
| 3.2.3 Boosting | 第49页 |
| 3.2.4 性能测试 | 第49-53页 |
| 3.2.5 数据分析与结论 | 第53-54页 |
| 3.3 基于投票机制的分类器 | 第54-62页 |
| 3.3.1 分类器设计的数学基础 | 第55-59页 |
| 3.3.2 分类器设计思路 | 第59-61页 |
| 3.3.3 投票方法的分析与设计 | 第61页 |
| 3.3.4 实验分析 | 第61-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于邮件指纹特征的垃圾邮件过滤技术 | 第64-76页 |
| 4.1 邮件指纹分析流程 | 第64-65页 |
| 4.2 黑白名单过滤 | 第65-66页 |
| 4.3 指纹提取算法 | 第66-71页 |
| 4.4 垃圾邮件指纹库 | 第71-72页 |
| 4.5 指纹分析处理流程 | 第72-74页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第74-75页 |
| 4.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 个人防范垃圾邮件方法简介 | 第76-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-83页 |
| 6.1 工作总结 | 第79-81页 |
| 6.2 对将来研究工作的展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
