声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 垃圾邮件的定义
1.1.2 高校办公邮件系统中垃圾邮件的危害
1.1.3 本文研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 常见的特征降维算法
1.2.2 新兴的特征选择方法
1.3 主要研究内容及组织结构
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 本文结构
第2章 高校办公系统垃圾邮件过滤关键算法及技术分析
2.1 基于内容的垃圾邮件检测
2.1.1 垃圾邮件过滤的实质
2.1.2 高校办公系统垃圾邮件过滤
2.2 高校办公邮件文本的预处理
2.2.1 分词处理
2.2.2 去停用词
2.2.3 词干提取
2.2.4 文本表示模型
2.3 高校办公邮件内容特征降维
2.3.1 特征提取
2.3.2 特征选择
2.4 分类算法
2.4.1 朴素贝叶斯分类器
2.4.2 K最近邻分类器
2.4.3 支持向量机
2.5 性能评估
2.5.1 评估方法
2.5.2 评估指标
2.6 总结
第3章 高校办公系统垃圾邮件过滤DTFS算法设计
3.1 高校办公系统垃圾邮件过滤的文本特征降维算法研究
3.1.1 特征提取
3.1.2 特征选择及其目的
3.2 高校办公系统垃圾邮件过滤的特征选择算法
3.2.1 文档频率
3.2.2 信息增益
3.2.3 互信息
3.2.4 卡方统计
3.3 高校办公系统垃圾邮件过滤DTFS算法动机与基本思想
3.3.1 传统的信息增益算法
3.3.2 传统算法的不足
3.3.3 DTFS算法的核心思想
3.4 高校办公系统垃圾邮件过滤DTFS算法设计
3.4.1 类内分散度
3.4.2 类间集中度
3.4.3 DTFS特征选择算法
3.5 总结
第4章 高校办公系统垃圾邮件过滤DTFS算法性能分析
4.1 实验准备
4.1.1 实验环境
4.1.2 垃圾邮件语料库
4.1.3 Weka数据挖掘平台
4.2 仿真高校垃圾邮件过滤系统的建立
4.2.1 邮件样本的预处理
4.2.2 特征选择处理
4.2.3 邮件分类器建模及实验设计
4.3 高校垃圾邮件过滤实验结果分析
4.3.1 高校垃圾邮件过滤效率对比实验
4.3.2 高校垃圾邮件过滤算法性能研究
4.3.3 高校垃圾邮件过滤算法对比实验
4.4 高校办公系统垃圾邮件过滤实现界面
4.4.1 正常邮件发送及接收
4.4.2 垃圾邮件的发送及接收
4.5 总结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢