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基于内容的垃圾邮件智能过滤系统研究的开题报告

一、研究背景

随着互联网和电子邮件的普及，垃圾邮件也随之出现并不断增长，

严重影响人们的正常工作和生活。传统的垃圾邮件过滤方法主要基于发

送者的地址或域名来判断是否为垃圾邮件，这种方法已经越来越难以应

对复杂的垃圾邮件攻击。因此，基于内容的垃圾邮件智能过滤系统成为

解决这个问题的重要手段。

二、研究内容

本研究拟采用机器学习和自然语言处理等技术，建立基于内容的垃

圾邮件智能过滤系统，并对该系统的有效性和可行性进行实验验证。具

体研究内容包括：

1.分析已有的基于内容的垃圾邮件过滤算法和系统，总结其优缺点

和存在的问题。

2.提出一种基于机器学习和自然语言处理的垃圾邮件过滤算法，并

实现该算法。

3.构建垃圾邮件数据集，包括垃圾邮件和正常邮件，并使用该数据

集进行实验验证，评估算法的性能和效果。

4.设计垃圾邮件智能过滤系统的结构和界面，并实现该系统。

5.对该系统进行实验评估和测试，对比传统的垃圾邮件过滤方法的

效果。

三、研究意义

本研究将探索一种新的基于内容的垃圾邮件智能过滤算法和系统，

该算法和系统能够更加准确和高效地识别垃圾邮件，并提高用户的使用

体验和效率。同时，本研究还将为垃圾邮件过滤领域的相关研究提供新

的思路和方法。

四、研究方法

本研究将采用文献综述、算法设计、数据集构建、系统实现等方法，

研究内容包括算法实现、系统实现、实验验证等方面。

五、预期成果

本研究预期能够提出一种基于内容的垃圾邮件智能过滤算法和系统，

并对其进行实验验证，验证算法的性能和效果，并编写实验报告和学位

论文。