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基于语义集合模型及有限自动机的垃圾邮件分类研究的中期报告
本项目旨在探究基于语义集合模型及有限自动机的垃圾邮件分类方法,提高垃圾邮件识别的准确性和效率。在此中期报告中,我们将介绍我们的研究进展和计划。
一、研究进展:
1.数据准备:我们从公开数据集中收集了大量的垃圾邮件和正常邮件,并对这些邮件进行了清理和预处理,构建了适用于分类的数据集。
2.统计分析:我们对数据集进行了统计分析,包括邮件主题、邮件发送者、邮件长度、邮件内容等多个方面的特征,以便更好地了解垃圾邮件的特点,并为分类模型的构建提供参考。
3.语义集合模型:我们使用语义集合模型对邮件进行了特征提取,并将其转换为一组特定的语义集合。语义集合的构建基于单词或短语在正常邮件和垃圾邮件中出现的频率和特征词的判断。
4.有限自动机:我们使用有限自动机作为分类模型,将语义集合特征输入模型,进行分类预测。有限自动机基于语言理论构建,可以有效地识别和分类邮件。
二、研究计划:
1.模型优化:我们将继续优化语义集合模型和有限自动机,提高分类模型的效率和准确性。
2.新特征提取:我们将探索更多的特征提取方法,如深度学习的方式,以便更好地捕捉垃圾邮件的特征。
3.模型评估:我们将对分类模型进行全面的评估和测试,包括准确性、召回率、精确率等指标,并与其他现有的垃圾邮件分类方法进行比较分析。
总之,我们将继续探索基于语义集合模型及有限自动机的垃圾邮件分类方法,以提高垃圾邮件的识别准确性和效率,为用户提供更好的邮件过滤服务。