基于行为识别的垃圾邮件过滤技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·电子邮件的安全缺陷 | 第10-12页 |
| ·课题目的与意义 | 第12-13页 |
| ·反垃圾邮件的研究历史及现状 | 第13-17页 |
| ·垃圾邮件过滤技术的历史 | 第13-16页 |
| ·行为识别技术的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 电子邮件过滤技术的研究 | 第19-27页 |
| ·电子邮件头信息的分析 | 第19-21页 |
| ·邮件头信息提取 | 第21-23页 |
| ·垃圾邮件行为特征的分析 | 第23-25页 |
| ·电子邮件特征的表示 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于行为特征加权的决策树模型 | 第27-43页 |
| ·主成分分析法 | 第28-31页 |
| ·PCA计算方法 | 第28-29页 |
| ·行为属性的选择 | 第29-31页 |
| ·邮件行为特征权重计算 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘技术 | 第33-37页 |
| ·决策树算法的选择 | 第34-35页 |
| ·ID3和C4.5的比较 | 第35-37页 |
| ·行为加权决策树模型 | 第37-42页 |
| ·决策树的生成 | 第38-39页 |
| ·节点路径权重 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验过程与结果分析 | 第43-59页 |
| ·实验环境 | 第43页 |
| ·NPW阈值的确定 | 第43-46页 |
| ·计算方法 | 第43-44页 |
| ·计算过程 | 第44-46页 |
| ·邮件的NPW | 第46页 |
| ·算法性能与分析 | 第46-58页 |
| ·无权重决策树算法 | 第47-50页 |
| ·特征加权的决策树算法 | 第50-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·研究工作总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
