数据挖掘在反垃圾邮件领域中的应用与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景及问题的提出 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第9页 |
| ·论文的章节安排 | 第9-11页 |
| 第2章 反垃圾邮件 | 第11-32页 |
| ·电子邮件的工作原理 | 第11-17页 |
| ·邮件传送过程 | 第11-12页 |
| ·SMTP协议 | 第12-15页 |
| ·POP3协议 | 第15-16页 |
| ·MIME协议 | 第16-17页 |
| ·垃圾邮件 | 第17-22页 |
| ·垃圾邮件定义 | 第17页 |
| ·垃圾邮件的来源、种类及格式 | 第17-20页 |
| ·垃圾邮件的危害 | 第20-22页 |
| ·垃圾邮件制造者的手段 | 第22页 |
| ·反垃圾邮件技术的研究状况 | 第22-28页 |
| ·反垃圾邮件的措施 | 第23-24页 |
| ·反垃圾邮件技术介绍 | 第24-28页 |
| ·垃圾邮件反过滤的新方法 | 第28-30页 |
| ·反垃圾邮件新技术 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 邮件处理过程 | 第32-46页 |
| ·邮件过滤系统流程 | 第32页 |
| ·邮件预处理 | 第32-39页 |
| ·邮件分词 | 第33-36页 |
| ·文本表示 | 第36-37页 |
| ·特征提取 | 第37-39页 |
| ·邮件过滤 | 第39页 |
| ·邮件过滤质量评定 | 第39-40页 |
| ·几种过滤器及系统测试 | 第40-45页 |
| ·评测数据准备 | 第40-41页 |
| ·Nilsimsa算法评测标准及评测结果 | 第41-43页 |
| ·Bayes分类器的评测标准及评测结果 | 第43-44页 |
| ·反垃圾邮件系统测试 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 邮件分类技术 | 第46-56页 |
| ·数据挖掘中的分类 | 第46-48页 |
| ·分类的过程 | 第46-47页 |
| ·分类的基本技术 | 第47-48页 |
| ·贝叶斯分类 | 第48-55页 |
| ·BAYES概率模型 | 第48-51页 |
| ·对贝叶斯过滤的改进 | 第51-52页 |
| ·BAYES过滤在反垃圾邮件系统中的应用 | 第52-54页 |
| ·贝叶斯反垃圾邮件算法 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 文本复制检测 | 第56-64页 |
| ·文本复制检测 | 第56-63页 |
| ·文本复制检察的困难 | 第56-57页 |
| ·文本复制检测简介 | 第57-58页 |
| ·两种典型文本复制检测算法简介 | 第58-60页 |
| ·文本复制检测技术在反垃圾邮件系统中的应用 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 陪审团机制 | 第64-71页 |
| ·单一过滤机制的缺陷 | 第64-65页 |
| ·陪审团机制的提出 | 第65页 |
| ·陪审团机制的可行性分析 | 第65页 |
| ·陪审团机制 | 第65-69页 |
| ·陪审团机制的工作流程图 | 第65-66页 |
| ·简单陪审团机制 | 第66-67页 |
| ·陪审团机制优化 | 第67-69页 |
| ·陪审团机制的优点 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 全文总结及展望 | 第71-72页 |
| ·全文总结 | 第71页 |
| ·有待改进的问题 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
