基于Rough集的垃圾邮件过滤技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-11页 |
| ·垃圾邮件的存在的状况 | 第8-9页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第9页 |
| ·过滤垃圾邮件的必要性和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外垃圾邮件的过滤现状 | 第11-13页 |
| ·垃圾邮件过滤的法律实施现状 | 第11页 |
| ·垃圾邮件过滤的技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于内容的垃圾邮件过滤技术的研究 | 第15-22页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·基于规则的内容分析方法 | 第16-18页 |
| ·Ripper方法 | 第16页 |
| ·决策树(Decision Tree)方法 | 第16-17页 |
| ·Boosting方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计的内容分析方法 | 第18-21页 |
| ·Bayes方法 | 第18-19页 |
| ·SVM方法 | 第19-20页 |
| ·KNN方法 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 Rough集理论简介 | 第22-28页 |
| ·Rough集的概述 | 第22-23页 |
| ·Rough集的基本概念 | 第23-27页 |
| ·信息表达系统和决策表 | 第24页 |
| ·上下近似集 | 第24-25页 |
| ·Rough度与近似精度 | 第25-26页 |
| ·相对约简的基本概念 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第4章 Rough集属性约简算法的研究 | 第28-38页 |
| ·经典属性约简算法的研究 | 第28-33页 |
| ·基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法 | 第28-30页 |
| ·基于属性依赖度的属性相对约简算法 | 第30-31页 |
| ·基于属性频率的属性相对约简算法 | 第31-32页 |
| ·基于互信息的属性相对约简算法 | 第32-33页 |
| ·改进的Rough集属性约简算法 | 第33-37页 |
| ·启发式函数 | 第33-34页 |
| ·正区域的递增计算 | 第34-35页 |
| ·改进的Rough集属性约简算法 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于Rough集理论的垃圾邮件过滤系统 | 第38-52页 |
| ·邮件过滤系统的概述 | 第38-41页 |
| ·系统模块功能介绍 | 第38-39页 |
| ·邮件过滤系统中的Rough集模型 | 第39-40页 |
| ·Rough集模型中的条件属性和决策属性 | 第40-41页 |
| ·邮件训练集的预处理 | 第41-44页 |
| ·邮件内容特征提取的常用方法 | 第41-43页 |
| ·应用于邮件过滤系统中的特征提取 | 第43-44页 |
| ·Rough集在邮件过滤系统的应用 | 第44-47页 |
| ·数据离散化处理 | 第44-45页 |
| ·邮件过滤规则的获取 | 第45-46页 |
| ·过滤规则匹配算法 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-50页 |
| ·评价性能指标 | 第47-48页 |
| ·实验数据选取 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |
