隨著信息技術的發(fā)展,電子郵件服務以其高性價比的通信優(yōu)勢,迅速在網絡用戶中普及,成為人們信息交流的重要工具。但是,電子郵件便利的同時也帶來了垃圾郵件泛濫的問題,垃圾郵件不僅占用互聯網資源,更是對用戶和企業(yè)造成嚴重困擾,耗費時間和精力,導致經濟損失。因此,垃圾郵件過濾技術變得越來越重要,使用一款具有垃圾郵件過濾功能的郵件管理系統成為人們的需求。論文根據當前主要垃圾郵件過濾技術的特點與適用場景,基于卷積神經網絡算法構建了一種中文垃圾郵件過濾模型。在模型構建前,論文對郵件內容進行了文本預處理和word2vec詞向量生成等工作,然后依據卷積神經網絡的結構和算法原理,完成了基礎模型構建。為了提高模型的速度和準確率,論文依據卷積神經網絡算法的結構特點,提出了 Dropout和L2正則化的優(yōu)化方案。依據正常郵件和垃圾郵件的文本特征,提出了變步長卷積和帶權池化的改進方案。然后通過實驗,觀察優(yōu)化和改進方案對模型產生的影響。實驗結果表明,經過優(yōu)化和改進的中文垃圾郵件過濾算法,較未優(yōu)化改進的中文垃圾郵件過濾算法,準確率提高4.43%,精確率提高4.91%,召回率提高6.10%,F1值提高5.50%,且模型較算... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＳＶＭ分類模型??則Ｈ的表達公式為??

圖２．１卷積神經網絡結構??２．１．１卷積層??

圖２．２卷積計算過程??若通道數由３變?yōu)椋�，則為一維卷積神經網絡，即可用于處理文本分類任務

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進CNN的海軍軍事文本分類模型[J]. 齊玉東,丁海強,司維超,李程瑜.  電光與控制. 2020(05)
[2]基于Python的中文結巴分詞技術實現[J]. 曾小芹.  信息與電腦(理論版). 2019(18)
[3]中文分詞器對圖書評論和情感詞典匹配程度的影響[J]. 尤眾喜,華薇娜,潘雪蓮.  數據分析與知識發(fā)現. 2019(07)
[4]面向短文本分類的特征提取與算法研究[J]. 劉曉鵬,楊嘉佳,盧凱,田昌海,唐球.  信息技術與網絡安全. 2019(05)
[5]基于Skip-gram的CNNs文本郵件分類模型[J]. 黃鶴,荊曉遠,董西偉,吳飛.  計算機技術與發(fā)展. 2019(06)
[6]基于句子級學習改進CNN的短文本分類方法[J]. 韓棟,王春華,肖敏.  計算機工程與設計. 2019(01)
[7]激活函數在卷積神經網絡中的對比研究[J]. 田娟,李英祥,李彤巖.  計算機系統應用. 2018(07)
[8]卷積神經網絡研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍.  計算機學報. 2017(06)
[9]不同池化模型的卷積神經網絡學習性能研究[J]. 劉萬軍,梁雪劍,曲海成.  中國圖象圖形學報. 2016(09)
[10]基于規(guī)則的垃圾郵件過濾算法比較研究[J]. 湯金波,孫力.  網絡安全技術與應用. 2016(06)

博士論文
[1]垃圾郵件行為模式識別與過濾方法研究[D]. 王美珍.華中科技大學 2009

碩士論文
[1]基于卷積神經網絡人臉識別研究與實現[D]. 任飛凱.南京郵電大學 2019
[2]基于卷積神經網絡的商品評論情感分析的研究[D]. 周泳東.南京郵電大學 2019
[3]基于深度學習的垃圾郵件過濾方法研究[D]. 黃鶴.南京郵電大學 2019
[4]基于SDA的中文垃圾郵件過濾研究[D]. 張柳艷.南昌航空大學 2019
[5]基于卷積神經網絡的特征選擇和特征表示文本分類研究[D]. 高夢園.廣西師范大學 2019
[6]文本語義的向量表示與建模方法研究[D]. 陳培新.中國科學技術大學 2018
[7]基于Vue.js的開發(fā)平臺的設計與實現[D]. 王志任.廣東工業(yè)大學 2018
[8]基于CPSO優(yōu)化CNN的中文垃圾郵件分類研究[D]. 萬亞利.重慶郵電大學 2018
[9]基于主題模型的垃圾郵件過濾系統的設計[D]. 楊平.黑龍江大學 2018
[10]基于AES算法的安全電子郵件系統研究與實現[D]. 劉佳.黑龍江大學 2018



本文編號：3398892