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基于统计模型的垃圾邮件过滤技术研究的中期报告

一、研究背景和意义

随着互联网技术的不断发展，垃圾邮件的数量也不断增长，成为用户日常生活中的一大麻烦。传统的过滤方式，如黑名单、白名单、规则匹配等，已经不能完全满足需求，因为垃圾邮件发送者的手段越来越复杂，不断修改自己的发送策略，繁殖产生新的垃圾邮件。因此，需要研究基于统计模型的垃圾邮件过滤技术来提高过滤的准确率和效率。

二、研究内容和方法

本研究采用朴素贝叶斯分类算法，根据已有的数据集对垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类训练，同时收集新的数据集进行测试和验证。具体的步骤如下：

（1）收集已有的邮件数据集并进行分类标记，分为垃圾邮件和非垃圾邮件。

（2）对数据集进行预处理，包括分词、停用词过滤、特征提取等。

（3）以朴素贝叶斯分类器为基础，训练数据集，构建模型。

（4）对新的邮件进行分类，将其归为垃圾邮件或非垃圾邮件。

（5）根据测试数据的结果，对模型进行调整优化，提高准确率和效率。

三、目前进展和存在的问题

在收集和标记数据集的过程中，遇到了较大的困难，原因是数据质量参差不齐，同时分类标准难以明确，影响模型的准确率。在构建模型的过程中，需进一步优化词频统计算法，增加特征提取的多样性，提高模型的泛化能力。

四、下一步工作计划

在数据集的准备上，将采用更加系统化和严谨的方式进行标注和筛选，加入领域专家的意见进行审核。在模型的构建上，将增加对不同类型特征提取方法的研究，并对模型的分类评估指标进行综合分析，以得出最优的模型结构。在优化和调整模型后，将进行跨数据集测试和性能评估，以检验模型的实用性和可靠性，并对研究成果进行总结和分析。