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第一章概述
第一节垃圾邮件的文化与历史概述
1.1.1垃圾邮件的定义
1.1.2垃圾邮件泛滥的原因和危害
第二节反垃圾邮件研究现状
第三节论文章节安排
第二章贝叶斯技术研究
第一节文本自动分类技术研究
第二节贝叶斯(Bayesian)基础理论
2.2.1贝叶斯定理
2.2.2极大后验假设与极大似然假设
第三节几种贝叶斯分类模型
2.3.1一般贝叶斯模型
2.3.2朴素贝叶斯分类模型(NBC)
2.3.3最小风险贝叶斯算法
第三章粗糙集理论研究
第一节粗糙集理论的产生和发展
第二节粗糙集理论概述
第三节粗糙集属性约简
3.3.1粗糙集属性约简
3.3.2几种常见的约简算法
第四章基于粗糙集的最小风险贝叶斯垃圾邮件过滤算法
第一节算法的提出
第二节基于粗糙集的最小风险贝叶斯垃圾邮件过滤算法
4.2.1决策表离散化
4.2.2基于数据库的属性约简方法
4.2.3 RMRB垃圾邮件过滤算法理论依据
第三节算法的实现
4.3.1测试数据集简介
4.3.2算法实现
第四节实验结果与分析
4.4.2评价体系
4.4.3实验步骤
4.4.4实验结果分析
第五章结论与展望
第一节结论
第二节展望
参考文献
致谢