基于信息熵的反垃圾邮件技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·背景 | 第9-10页 |
| ·垃圾邮件的定义 | 第9页 |
| ·垃圾邮件的产生和危害 | 第9-10页 |
| ·解决方法和问题 | 第10-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 反垃圾邮件技术现状 | 第12-16页 |
| ·黑白名单过滤 | 第13页 |
| ·关键词过滤 | 第13页 |
| ·基于行为模式的过滤 | 第13-14页 |
| ·基于内容的过滤 | 第14-15页 |
| ·基于规则的方法 | 第14-15页 |
| ·基于统计的方法 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 贝叶斯网络 | 第16-24页 |
| ·改进的朴素贝叶斯 | 第16-18页 |
| ·Polytree条件下的邮件特征网络 | 第18-23页 |
| ·Bayes邮件特征网络 | 第18页 |
| ·Polytree | 第18-19页 |
| ·并行处理计算 | 第19-21页 |
| ·性能测试 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 基于香农熵的特征研究 | 第24-30页 |
| ·主成分分析 | 第24-26页 |
| ·原理 | 第24页 |
| ·步骤 | 第24-26页 |
| ·香农熵 | 第26-28页 |
| ·香农熵在邮件过滤上的应用 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第五章 系统实现和实验结果 | 第30-38页 |
| ·实验环境 | 第30-32页 |
| ·系统流程图 | 第32页 |
| ·模块设计 | 第32-34页 |
| ·预处理模块 | 第32-33页 |
| ·熵计算模块 | 第33页 |
| ·贝叶斯分类模块 | 第33-34页 |
| ·性能分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第六章 全文总结和未来展望 | 第38-40页 |
| ·全文总结 | 第38-39页 |
| ·未来工作 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
