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基于SVM的智能邮件过滤系统研究与实现
中文名称: 基于SVM的智能邮件过滤系统研究与实现
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论文编号: 3514546收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 垃圾邮件 邮件过滤 支持向量机 统计学习理论
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 互联网的发展逐渐改变了人们的生活方式,电子邮件因其方便、快捷的特点已受到人们的青睐,许(略)会通过电子邮件的方式传送.但是,许多垃圾邮件同时也在网络中蔓延,占据了邮件服务器的大量存储空间,用户往往需要花费大量的时间去删除这些垃圾邮件.因此,研究邮件的自动过滤具有重要意义. 邮件的自动过滤(略)则和基于统计两种方式.基于规则的过滤器,往往局限在二维空间上进行处理,缺少可信度,需要用户手工设置和更改过滤规则,故过滤效果不佳;而目前基于统计的过滤器中,常用的贝叶斯(略)在经验风险最小化的基础之上,过滤器推广性能较差. 支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在有限信息的条件下得到最优结果.因此,本文将支持向量机应用于邮件过滤,(略)效果较好.本文首先分析了垃圾邮件的现状与危害,介绍了反垃圾邮件组织与常识,对邮件过滤技术的研究现状进行了深入地分析与说明.其次,阐明了邮件的特征表示方法和支持向量机理论,讨论了基于支持...
With the development of Internet, E-mail(omitted)dy been favored gradually bypeople for its convenience. Further, a lot of important letters will be conveyed byE(omitted)ortunately,many Spams that s(omitted)etwork at the same time notonly fill up mail server storage space,but also make users spend much time onremoving them. As a resu(omitted)ignificant to explore an automated E-mail filter. There are two major methods(omitted)ted filtering mail: based on rule andbased on probability. The filter based...
目录:
第1章 引言第10-18页
  ·邮件过滤的必要性第10-11页
  ·垃圾邮件的概念第11-13页
  ·反垃圾邮件组织与常识第13-16页
    ·反垃圾邮件组织第13-14页
    ·反垃圾邮件一般常识第14-15页
    ·反垃圾邮件对策第15-16页
  ·本文研究内容第16页
  ·论文结构第16-18页
第2章 垃圾邮件过滤研究现状第18-30页
  ·电子邮件原理简介第18-22页
    ·电子邮件的概念第18页
    ·邮件地址与邮件格式第18-20页
    ·电子邮件系统的实现原理第20-21页
    ·电子邮件协议第21-22页
  ·邮件过滤的类型第22-24页
    ·MTA 过滤第22-23页
    ·MDA 过滤第23-24页
    ·MUA 过滤第24页
  ·邮件过滤技术发展概况第24-29页
    ·基于安全认证的过滤器第24-25页
    ·基于规则的过滤器第25-27页
    ·基于统计的过滤器第27-28页
    ·其他邮件过滤器第28-29页
  ·小结第29-30页
第3章 邮件的特征表示第30-38页
  ·邮件预处理第30-32页
    ·邮件信头关键字段提取第30页
    ·邮件信体内容分解第30-31页
    ·信体内容解码第31-32页
  ·向量空间模型第32-35页
    ·基本概念第32页
    ·项的确定第32-34页
    ·项的权重第34-35页
  ·特征项选择第35-37页
  ·小结第37-38页
第4章 支持向量机理论第38-49页
  ·统计学习理论第38-42页
    ·经验风险第38-39页
    ·复杂性与推广能力第39页
    ·VC 维第39页
    ·结构风险最小化第39-42页
  ·支持向量机第42-47页
    ·最优分类面第42-45页
    ·支持向量机第45-46页
    ·核函数第46-47页
  ·支持向量对偶寻优算法第47-48页
    ·块算法(chunking algorithm )第47页
    ·固定工作集方法第47-48页
    ·SMO(Sequential Minimal Optimization )方法第48页
  ·小结第48-49页
第5章 支持向量机算法在邮件过滤中的应用第49-56页
  ·基于支持向量机的邮件过滤算法第49-50页
  ·实验与性能分析第50-55页
    ·性能评价准则第50页
    ·训练集与测试集的选择第50-51页
    ·实验分析与说明第51-55页
  ·小结第55-56页
第6章 基于支持向量机的智能邮件过滤系统的设计第56-69页
  ·系统总体设计第56-58页
    ·系统设计目标第56-57页
    ·系统设计思想第57页
    ·系统结构设计第57-58页
  ·系统数据资源设计第58-60页
  ·系统模块设计第60-68页
    ·邮件接收模块第60-61页
    ·邮件分析模块第61-62页
    ·向量生成模块第62-63页
    ·邮件过滤模块第63-64页
    ·处理保存模块第64-65页
    ·智能更新模块第65-67页
    ·管理维护模块第67-68页
  ·小结第68-69页
第7章 基于支持向量机的智能邮件过滤系统实现第69-79页
  ·系统主界面设计实现第69-70页
  ·系统模块实现第70-78页
    ·邮件接收模块第70-71页
    ·邮件分析模块第71-74页
    ·邮件过滤模块第74-78页
  ·小结第78-79页
第8章 总结与工作展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页
附录第85-88页
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