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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。