基于多贝叶斯并行融合模型的邮件过滤算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·垃圾邮件概况 | 第12-13页 |
| ·垃圾邮件的种类及特点 | 第13-14页 |
| ·国内外垃圾邮件过滤技术研究现状 | 第14-17页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 电子邮件系统及邮件过滤方法 | 第18-27页 |
| ·电子邮件系统简介 | 第18-20页 |
| ·电子邮件工作原理 | 第18-19页 |
| ·电子邮件体系结构 | 第19-20页 |
| ·邮件过滤概述 | 第20页 |
| ·常用的邮件过滤方法 | 第20-25页 |
| ·决策树 | 第22页 |
| ·Boosting 方法 | 第22-23页 |
| ·K 最近邻方法 | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-25页 |
| ·空间向量法 | 第25页 |
| ·邮件过滤的评价指标 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于多贝叶斯过滤器并行融合的邮件过滤算法 | 第27-40页 |
| ·贝叶斯定理 | 第27-28页 |
| ·相关知识 | 第27-28页 |
| ·基于贝叶斯的邮件过滤算法主要思想 | 第28页 |
| ·贝叶斯算法常用分类模型 | 第28-33页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第29-31页 |
| ·半朴素贝叶斯分类模型 | 第31页 |
| ·增量贝叶斯分类模型 | 第31-33页 |
| ·基于多贝叶斯过滤器并行融合的邮件过滤算法 | 第33-38页 |
| ·PG 贝叶斯算法I | 第33-34页 |
| ·PG 贝叶斯算法II | 第34页 |
| ·多贝叶斯过滤器并行融合模型 | 第34-35页 |
| ·基于多贝叶斯并行融合模型的邮件过滤算法设计 | 第35-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 新邮件过滤算法的实现 | 第40-51页 |
| ·相关知识 | 第40-42页 |
| ·邮件编码 | 第40-41页 |
| ·邮件解码 | 第41-42页 |
| ·评价指标 | 第42页 |
| ·新的邮件过滤系统模块化设计 | 第42-48页 |
| ·邮件预处理 | 第44-46页 |
| ·特征提取 | 第46页 |
| ·权重值调整 | 第46-47页 |
| ·邮件过滤方法 | 第47-48页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
