| 摘要 | 第1-5 ABSTRACT | 第5-7 创新点摘要 | 第7-10 前言 | 第10-12 第一章 垃圾邮件过滤概述 | 第12-20 1.1 电子邮件原理 | 第12-13 1.1.1 邮件系统组成 | 第12-13 1.1.2 邮件结构 | 第13 1.2 垃圾邮件及现状 | 第13-15 1.2.1 垃圾邮件危害统计 | 第13-14 1.2.2 垃圾邮件新特征 | 第14-15 1.3 反垃圾邮件技术 | 第15-19 1.3.1 第一代垃圾邮件过滤技术 | 第16-17 1.3.2 第二代垃圾邮件过滤技术 | 第17-18 1.3.3 第三代垃圾邮件过滤技术 | 第18-19 1.4 小结 | 第19-20 第二章 基于内容的垃圾邮件过滤技术 | 第20-35 2.1 基于内容的过滤 | 第20-28 2.1.1 文本分词 | 第20-21 2.1.2 文本特征选择方法 | 第21-23 2.1.3 信息空间的模型化表示 | 第23-26 2.1.4 文本分类方法 | 第26-28 2.2 基于最小风险的朴素贝叶斯方法 | 第28-34 2.2.1 朴素贝叶斯分类 | 第28-29 2.2.2 相关概率加权朴素贝叶斯分类算法 | 第29-30 2.2.3 最小风险贝叶斯分类方法 | 第30-31 2.2.4 分类器算法实现方法 | 第31-32 2.2.5 系统的设计与具体实现 | 第32-33 2.2.6 实验结果及分析 | 第33-34 2.3 小结 | 第34-35 第三章 基于行为的垃圾邮件识别技术的研究 | 第35-47 3.1 基于内容过滤技术的局限 | 第35-36 3.1.1 垃圾邮件发送原理 | 第35 3.1.2 垃圾邮件发送对内容过滤技术的屏蔽 | 第35-36 3.2 基于行为识别的垃圾邮件过滤技术 | 第36-40 3.2.1 行为识别技术概述 | 第36-37 3.2.2 MTA 邮件过滤原理 | 第37-38 3.2.3 邮件头内容分析 | 第38-40 3.3 基于人工免疫算法的垃圾邮件行为识别技术 | 第40-46 3.3.1 免疫算法 | 第40-42 3.3.2 人工免疫算法在垃圾邮件行为识别模块中的应用 | 第42-46 3.4 小结 | 第46-47 第四章 多维垃圾邮件过滤系统的设计与实现 | 第47-54 4.1 多维垃圾邮件过滤系统的设计 | 第47-50 4.1.1 行为过滤模块 | 第48-49 4.1.2 内容过滤模块 | 第49 4.1.3 模块部署位置分析 | 第49-50 4.2 系统的具体实现 | 第50-53 4.2.1 收发邮件功能的实现 | 第50-51 4.2.2 服务器端邮件处理功能的实现 | 第51-52 4.2.3 分词功能的实现 | 第52-53 4.3 小结 | 第53-54 第五章 系统测试 | 第54-59 5.1 系统测试搭建 | 第54-55 5.2 试验方案的设计与试验结果 | 第55-58 5.2.1 行为过滤模块 | 第56 5.2.2 内容过滤模块 | 第56 5.2.3 行为过滤模块与内容过滤模块 | 第56-57 5.2.4 算法性能分析 | 第57-58 5.3 小结 | 第58-59 结论 | 第59-60 参考文献 | 第60-64 发表文章目录 | 第64-65 致谢 | 第65-66 详细摘要 | 第66-73页 |
