基于数据挖掘的邮件分类识别研究

中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-7页
1 绪论	第7-10页
·论文的研究背景及选题意义	第7-8页
·国内外研究现状	第8-9页
·论文研究的内容	第9-10页
2 电子邮件基础知识	第10-23页
·电子邮件的发展简介	第10-11页
·电子邮件的工作原理	第11-22页
·邮件的格式	第11页
·邮件头的基本格式和结构	第11-13页
·MIME邮件头字段扩充	第13-17页
·电子邮件的传送	第17-18页
·POP与IMAP	第18-19页
·SMTP协议的基本结构	第19-22页
·小结	第22-23页
3 垃圾邮件及其危害	第23-28页
·垃圾邮件的概念	第23-24页
·垃圾邮件的历史	第24-26页
·垃圾邮件的危害	第26-27页
·小结	第27-28页
4 基于决策树的邮件分类识别模型	第28-45页
·引言	第28页
·数据挖掘技术介绍	第28-31页
·数据挖掘的任务及相关技术	第28-30页
·数据挖掘的常用算法	第30-31页
·模型的设计	第31-38页
·邮件的向量表示	第32页
·样本邮件的特征属性	第32-35页
·邮件的特征提取与数据库表示	第35-38页
·基于信息熵的决策树邮件分类识别算法	第38-42页
·决策树学习算法介绍	第38页
·信息论介绍	第38-39页
·信息论在决策树学习中的应用	第39-40页
·基于信息熵的决策树邮件分类识别算法	第40-42页
·邮件决策分类树的评估与优化	第42-43页
·邮件分类规则的提取	第43-44页
·小结	第44-45页
5 模型的实现及实验结果	第45-51页
·邮件样本数据收集的实现	第45-48页
·挖掘模型的程序实现	第48-50页
·邮件过滤实验及测试结果	第50页
·小结	第50-51页
6 论文的总结与展望	第51-52页
·论文的总结	第51页
·后继研究工作展望	第51-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-57页