隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷深入，電子郵件已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠�，并發(fā)揮著越來越重要的作用。與此同時(shí)，伴隨著電子郵件的應(yīng)用，各種廣告、成人交友、商品推銷等垃圾郵件信息也在網(wǎng)絡(luò)中蔓延。這些垃圾郵件極大地浪費(fèi)了互聯(lián)網(wǎng)資源和用戶的時(shí)間。因此，研究對(duì)于垃圾郵件的自動(dòng)過濾算法具有非常重要的意義。本文首先針對(duì)郵件所具有的文本特點(diǎn)進(jìn)行了分析，介紹了文本分類中常用的向量空間模型。由于中文語句不存在類似于空格等天然詞與詞之間的分割符，因此中文分詞技術(shù)是垃圾郵件過濾的基礎(chǔ)，論文針對(duì)當(dāng)前主要的中文文本分詞技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)介紹與分析。其次針對(duì)目前常用的垃圾郵件過濾算法進(jìn)行了分析，探討了常用的貝葉斯分類模型、原理以及對(duì)應(yīng)算法的特點(diǎn)。同時(shí)對(duì)其他主要分類器的概況及其優(yōu)缺點(diǎn)也進(jìn)行了比較分析。在現(xiàn)有垃圾郵件過濾算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的分類算法所要求的樣本空間全面性的不足之處，提出了一種基于知識(shí)積累方法的樸素貝葉斯垃圾郵件過濾算法。算法基于樸素貝葉斯算法的分類原理，利用用戶對(duì)郵件的分析結(jié)果將新型的郵件樣本動(dòng)態(tài)加入訓(xùn)練樣本集中，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的不斷積累過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法具有較好的過濾性能。最后，完成了基于... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

最優(yōu)分類超平面示意圖

并將合法郵件樣本個(gè)數(shù)加1，同時(shí)對(duì)于各特征詞對(duì)應(yīng)合法類的出現(xiàn)頻度加1；若結(jié)果小于0，則將郵件作為垃圾郵件處理；對(duì)應(yīng)將垃圾郵件樣本個(gè)數(shù)加1，同時(shí)對(duì)于各特征詞的對(duì)應(yīng)垃圾郵件類的出現(xiàn)頻度加1；對(duì)應(yīng)算法流程圖如圖4.1所示。圖4.1 過濾算法流程圖（3）用戶對(duì)郵件進(jìn)行瀏覽，若用戶將某一郵件樣本從合法郵件中移至垃圾郵件，則認(rèn)為出現(xiàn)了誤判，因此將對(duì)于合法郵件的樣本個(gè)數(shù)減1，而垃圾郵件樣本個(gè)數(shù)加1，同時(shí)郵件中出現(xiàn)的特征詞也進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整；若用戶將一郵件從垃圾郵件中移至合法郵件，則同樣也認(rèn)為出現(xiàn)了誤判，將對(duì)于合法郵件的樣本個(gè)數(shù)加1，而垃圾郵件樣本個(gè)數(shù)減1，同時(shí)郵件中出現(xiàn)的特征詞也進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整；對(duì)應(yīng)算法的用戶處理流程圖如圖4.2所示：

5.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)積累的垃圾郵件分類算法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的垃圾郵件過濾系統(tǒng)。系統(tǒng)的主界面如下圖5.5所示：圖 5.5 系統(tǒng)主界面系統(tǒng)在登錄后才能進(jìn)行郵件處理操作。點(diǎn)擊登錄，系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)當(dāng)前賬號(hào)是否已存在，若沒有設(shè)置則自動(dòng)調(diào)用OutLook進(jìn)行賬號(hào)設(shè)置過程，若存在賬號(hào)則自動(dòng)進(jìn)行連接并獲取郵件的過程，其運(yùn)行情況如圖5.6所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3001821