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基于信息融合准则的邮件过滤系统的研究与实现的

开题报告

一、研究背景

随着电子邮件系统的广泛使用，垃圾邮件成了我们生活中的一大难

题。传统的邮件过滤系统主要依靠规则、黑名单等机制来识别垃圾邮件，

然而这些方法通常只能识别已知的垃圾邮件，而对于新出现的垃圾邮件

则显得无能为力。

为了更有效地识别垃圾邮件，目前的研究方向主要是基于机器学习

算法的邮件过滤系统。但由于邮件的特殊性，单一算法的准确性较低，

因此需要结合多个算法进行信息融合。因此本课题将利用信息融合的方

法，并结合最近提出的几种机器学习算法，开发一个更精准、高效的邮

件过滤系统。

二、研究内容

本研究主要围绕以下几个方面进行：

1.邮件特征提取：为了能够对邮件进行分类，我们需要首先获取邮

件的相关特征。本研究将选取常见的特征进行提取，如发送者信息、邮

件正文内容、邮件标题、邮件附件等。

2.机器学习算法的选择与训练：在邮件特征提取的基础上，我们将

运用多种机器学习算法进行分类，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森

林等。我们将通过交叉验证等方法来训练和评估算法的准确性和效率，

并选择合适的算法进行信息融合。

3.信息融合准则的确定：为了更有效地识别垃圾邮件，我们需要将

多个算法的结果进行整合，以得出最终的分类结果。在本研究中，我们

将尝试多种信息融合的方法，并结合交叉验证等方法来确定最适合的信

息融合准则。

4.邮件过滤系统的实现与测试：在确定信息融合准则后，我们将开

发并实现一个完整的邮件过滤系统，并进行测试和评估以验证其准确性

和实用性。

三、研究意义

本研究将运用信息融合的方法，结合多种机器学习算法，开发一个

更精准、高效的邮件过滤系统，具有重要的应用意义和研究价值。同时，

本研究还可以为相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。