| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·垃圾邮件概述 | 第11-12页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第11页 |
| ·垃圾邮件存在和泛滥的原因 | 第11-12页 |
| ·本文研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| ·论文的内容和结构 | 第13-14页 |
| 第二章 反垃圾邮件技术 | 第14-24页 |
| ·电子邮件系统 | 第14-18页 |
| ·电子邮件格式 | 第15-16页 |
| ·邮件传送过程 | 第16-17页 |
| ·SMTP与ESMTP | 第17-18页 |
| ·电子邮件的安全缺陷 | 第18-19页 |
| ·垃圾邮件的技术特点 | 第19-20页 |
| ·反垃圾邮件技术 | 第20-23页 |
| ·网络层过滤 | 第20页 |
| ·SMTP协议层过滤 | 第20-21页 |
| ·基于内容过滤技术 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 贝叶斯邮件分类方法 | 第24-32页 |
| ·贝叶斯定理 | 第24页 |
| ·贝叶斯推理模型 | 第24-26页 |
| ·朴素贝叶斯模型 | 第25页 |
| ·TAN (Tree Augmented Naive Bayes) | 第25-26页 |
| ·BAN (BN Augmented Naive Bayes) | 第26页 |
| ·GBN (General Bayesian Network) | 第26页 |
| ·概率计算模型分析 | 第26-30页 |
| ·多变量伯努利NB模型 | 第26-27页 |
| ·使用TF属性的多项式NB模型 | 第27-28页 |
| ·使用Boolean属性的多项式NB模型 | 第28-29页 |
| ·多变量Gauss NB模型 | 第29页 |
| ·灵活Bayes模型 | 第29-30页 |
| ·叶斯分类方法在邮件过滤中的应用分析 | 第30-31页 |
| ·贝叶斯分类方法的优势 | 第30页 |
| ·贝叶斯分类方法的局限 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 中文贝叶斯邮件分类器的技术研究 | 第32-52页 |
| ·文本分类与邮件过滤 | 第32-33页 |
| ·分类器结构设计 | 第33-34页 |
| ·邮件预处理 | 第34-39页 |
| ·邮件编码和解码 | 第34-35页 |
| ·汉字解码和识别 | 第35-37页 |
| ·中文分词 | 第37-39页 |
| ·特征选择和提取 | 第39页 |
| ·邮件信息表示 | 第39页 |
| ·贝叶斯邮件分类算法的改进 | 第39-44页 |
| ·贝叶斯算法分析 | 第39-41页 |
| ·改进的贝叶斯分类算法 | 第41-44页 |
| ·双分类器结构 | 第44-46页 |
| ·邮件长度分析 | 第44-45页 |
| ·基于长度的双分类器 | 第45-46页 |
| ·实验与分析 | 第46-51页 |
| ·分类器评价体系 | 第46-48页 |
| ·邮件测试语料 | 第48页 |
| ·实验方法和步骤 | 第48页 |
| ·实验结果和分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于贝叶斯的双层邮件过滤系统的构建和分析 | 第52-56页 |
| ·现有架构 | 第52页 |
| ·服务器端双层过滤系统 | 第52-53页 |
| ·环境构建 | 第53-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 研究生期间录用和提交的论文 | 第61页 |
