發(fā)布時(shí)間：2021-10-16 10:07

　　隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展,電子郵件因?yàn)槠浣?jīng)濟(jì)、方便、快捷而得到了快速普及.同時(shí),我們生活在一個(gè)多樣化的時(shí)代,人們思想的獨(dú)立性、多變性、差異性日益增強(qiáng).因此,個(gè)性化是未來(lái)電子郵件技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì).目前,針對(duì)個(gè)性化郵件過(guò)濾技術(shù)的研究較少.本文將決策粗糙集的風(fēng)險(xiǎn)偏好模型應(yīng)用于個(gè)性化的垃圾郵件過(guò)濾中,由用戶根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好來(lái)確定損失值,郵件服務(wù)器根據(jù)損失值對(duì)郵件進(jìn)行個(gè)性化分類.本文的主要工作如下：一、修改決策粗糙集的風(fēng)險(xiǎn)偏好模型在閾值參數(shù)取值范圍上的錯(cuò)誤,并進(jìn)一步完善本模型的內(nèi)容；二、針對(duì)分類條件概率的計(jì)算問(wèn)題,提出一種新的基于向量空間模型的估計(jì)方法.考慮到了特征詞的權(quán)重,使得模型更合理；三、從電子郵件用戶的角度,提出一套損失值的取值標(biāo)度,便于用戶理解從而給出合意的損失值；四、提出基于決策粗糙集的個(gè)性化郵件過(guò)濾方法,服務(wù)器可根據(jù)三枝決策模型將郵件分成三類,也可根據(jù)二枝決策模型將郵件分成兩類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法能體現(xiàn)用戶的個(gè)性特征,并且根據(jù)三枝決策進(jìn)行分類時(shí),可減少郵件的誤判率,提高分類精度. 

【文章來(lái)源】：廣西大學(xué)廣西壯族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 電子郵件的傳輸原理
        1.2.2 電子郵件的結(jié)構(gòu)
        1.2.3 基于地址的過(guò)濾方法
        1.2.4 基于內(nèi)容的過(guò)濾方法
    1.3 個(gè)性化過(guò)濾方法研究現(xiàn)狀
    1.4 基于粗糙集的垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.5.1 主要工作
        1.5.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.6 本文的組織機(jī)構(gòu)
第二章 粗糙集模型
    2.1 信息系統(tǒng)和決策表
    2.2 等價(jià)關(guān)系和等價(jià)類
    2.3 上下近似
    2.4 決策規(guī)則
    2.5 粗糙隸屬度
    2.6 本章小結(jié)
第三章 決策粗糙集的風(fēng)險(xiǎn)偏好模型及其改進(jìn)
    3.1 決策粗糙集模型
    3.2 決策粗糙集的風(fēng)險(xiǎn)偏好模型
    3.3 改進(jìn)的決策粗糙集風(fēng)險(xiǎn)偏好模型
    3.5 估計(jì)P(X|[x]_R)的值
        3.5.1 基于信息系統(tǒng)的估計(jì)方法
        3.5.2 基于規(guī)則的估計(jì)方法
        3.5.3 基于向量空間模型的估計(jì)方法
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于決策粗糙集的個(gè)性化郵件過(guò)濾方法
    4.1 損失值的標(biāo)度
        4.1.1 λ_(NP)的取值標(biāo)度
        4.1.2 λ_(NP)的取值標(biāo)度
        4.1.3 σ的取值標(biāo)度
    4.2 特征項(xiàng)的選取及規(guī)則的產(chǎn)生
        4.2.1 Ch_r簡(jiǎn)介
        4.2.2 規(guī)則的形式
    4.3 過(guò)濾方法的流程和步驟
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 特征詞的選取
    5.2 特征詞置信度的計(jì)算
    5.3 估計(jì)郵件的P(X|x)值
    5.4 確定閾值參數(shù)
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.5.1 模型質(zhì)量的評(píng)價(jià)體系
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    本文工作的總結(jié)
    今后工作的展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種改進(jìn)的貝葉斯算法在垃圾郵件過(guò)濾中的研究[J]. 馬小龍.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(03)
[2]一種改進(jìn)KNN個(gè)性化郵件過(guò)濾的方法[J]. 鄧文韜,王國(guó)胤,董振興.  重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(06)
[3]集成學(xué)習(xí)和主動(dòng)學(xué)習(xí)相結(jié)合的個(gè)性化垃圾郵件過(guò)濾[J]. 劉伍穎,王挺.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2011(09)
[4]基于粗糙集的加權(quán)樸素貝葉斯郵件過(guò)濾方法[J]. 鄧維斌,王國(guó)胤,洪智勇.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2011(02)
[5]一種基于決策粗糙集的自動(dòng)聚類方法[J]. 于洪,儲(chǔ)雙雙.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2011(01)
[6]基于粗糙集的兩階段郵件過(guò)濾方法[J]. 鄧維斌,洪智勇.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2010(08)
[7]一種基于個(gè)性化郵件特征的反垃圾郵件系統(tǒng)[J]. 魯曉南,接標(biāo).  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2009(08)
[8]粗糙集與決策樹(shù)在電子郵件分類與過(guò)濾中的應(yīng)用[J]. 鄧春燕,陶多秀,呂躍進(jìn).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2009(16)
[9]基于粗糙集和樸素貝葉斯的垃圾郵件過(guò)濾系統(tǒng)[J]. 陳煉,王蕓,饒泓,鄧少波.  南昌大學(xué)學(xué)報(bào)(工科版). 2009(01)
[10]基于粗糙集理論的雙向垃圾郵件分類模型的研究[J]. 云煒,段禪倫.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2008(10)

碩士論文
[1]基于內(nèi)容的電子郵件過(guò)濾系統(tǒng)的研究[D]. 王林平.電子科技大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3439616