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摘 要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外现状与发展
1.2.1 反垃圾邮件技术的历程
1.2.2 邮件过滤的方法
1.3论文研究内容及结构安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 结构安排
2 Bayes方法相关理论
2.1 贝叶斯基本理论
2.2 朴素贝叶斯
2.2.1 朴素贝叶斯模型
2.2.2 常见的两种事件模型
2.3 朴素贝叶斯在垃圾邮件中的应用
2.3.1 朴素贝叶斯公式
2.3.2 垃圾邮件分类过程
2.3.3 朴素贝叶斯算法优缺点
2.4 本章小结
3 Spark下的垃圾邮件过滤
3.1 垃圾邮件过滤技术在云环境下的发展
3.2 Spark计算平台
3.2.1 Spark生态系统
3.2.2 Spark运行特点
3.2.3 数据抽象模型RDD
3.2.4 Spark相对于Hadoop的优势
3.3 基于Spark的NB算法
3.4 Spark下NB算法实验模拟
3.5 本章小结
4 系统设计与实验分析
4.1 系统总体结构设计
4.2 实验结果与分析
4.2.1 实验数据和环境搭建
4.2.2 实验指标
4.2.3 实验验证和分析
4.3 本章小结
结 论
参考文献
在学研究成果
致 谢
