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垃圾邮件过滤算法研究及系统实现
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-8页
1 绪论第8-21页
   ·垃圾邮件介绍第8-10页
     ·垃圾邮件概念第8页
     ·垃圾邮件危害第8-10页
   ·当前反垃圾邮件状况第10-15页
     ·法律手段第10-11页
     ·经济手段第11-12页
     ·技术手段第12-14页
     ·综合协作手段第14-15页
   ·垃圾邮件过滤的机器学习方法第15-19页
     ·决策树第15-16页
     ·K-近邻分类器第16页
     ·遗传算法第16-17页
     ·粗糙集第17页
     ·人工神经网络第17页
     ·贝叶斯算法第17-18页
     ·Winnow第18页
     ·Boosting第18-19页
     ·支持向量机第19页
   ·本文主要工作及组织安排第19-20页
     ·主要工作第19页
     ·组织安排第19-20页
   ·本章小结第20-21页
2 本文使用的算法第21-37页
   ·贝叶斯算法第21-26页
     ·起源第21-22页
     ·基本贝叶斯算法第22-25页
     ·Graham贝叶斯算法第25-26页
   ·Winnow第26-29页
     ·基本Winnow第26-27页
     ·Balanced Winnow第27-29页
   ·AdaBoost第29-31页
     ·算法介绍第29-30页
     ·算法分析第30-31页
   ·支持向量机第31-35页
     ·线性可分性第31-32页
     ·线性可分支持向量分类机第32-33页
     ·线性支持向量分类机第33页
     ·可分支持向量分类机第33-34页
     ·C-支持向量分类机第34-35页
   ·本章小结第35-37页
3 实验分析第37-66页
   ·样本总体生成第37-40页
     ·原始样本集第37-38页
     ·预处理第38-39页
     ·中文分词第39-40页
     ·统计词频第40页
   ·训练集与测试集生成第40-47页
     ·训练/测试集选择第41页
     ·特征选择第41-47页
     ·特征提取第47页
   ·训练第47-48页
     ·贝叶斯第47页
     ·Winnow第47-48页
     ·AdaBoost第48页
     ·支持向量机第48页
   ·分类器性能评价第48-65页
     ·评价指标第48-50页
     ·贝叶斯第50-52页
     ·Winnow第52-57页
     ·AdaBoost第57-59页
     ·支持向量机第59-61页
     ·四种分类器对比第61-65页
   ·本章小结第65-66页
4 系统实现第66-73页
   ·邮件过滤系统部署方案第66-67页
   ·基于客户端的邮件过滤系统第67-69页
     ·先前的实现方案第67-68页
     ·邮件过滤插件方式第68-69页
   ·邮件过滤插件实现第69-72页
     ·功能与结构第69-71页
     ·系统界面效果第71-72页
   ·本章小结第72-73页
5 总结及展望第73-74页
   ·总结第73页
   ·展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页

 
 
论文编号BS804463,这篇论文共78
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