基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统的研究的开题报告.docx
文本预览下载声明
基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统的研究的开题报告
一、研究背景及意义：
随着网络的发展，电子邮件已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着电子邮件的广泛使用，垃圾邮件的数量也随之增加，严重影响了人们的工作效率和学习生活。因此，开发一种高效的垃圾邮件过滤系统变得尤为重要。目前，主流的垃圾邮件过滤方法有基于规则、基于贝叶斯分类、基于决策树等方法，但是这些方法在垃圾邮件的特征提取和分类效果上存在一些不足。因此，本研究将采用逻辑回归模型来进行垃圾邮件过滤研究。
二、研究内容和方法：
本研究主要包括以下内容：
1.对垃圾邮件的特征进行提取和分析，主要包括邮件主题、发件人、内容等方面的特征。
2.建立逻辑回归模型，以垃圾邮件是否为垃圾邮件为因变量，对垃圾邮件特征进行分析和预测。
3.通过使用Python语言中的机器学习库scikit-learn来实现逻辑回归模型的建立和训练，并测试模型的性能和效果。
4.在实验中，将会采用多个数据集来测试模型的性能和效果，评估模型的准确性和鲁棒性。
三、预期成果：
通过本研究，预期可以得到以下成果：
1.建立一个基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统，以提高对垃圾邮件的识别和过滤效果。
2.对垃圾邮件的特征进行深入研究和分析，为垃圾邮件过滤领域的研究提供新思路和方法。
3.对逻辑回归模型在垃圾邮件过滤中的效果进行深入研究和探究，为其他分类算法的研究提供参考。
四、研究计划：
1.研究内容的确定与细化（1-2周）
2.垃圾邮件特征的提取和分析（1-2周）
3.建立逻辑回归模型并进行优化（2-3周）
4.测试模型的性能和效果（2周）
5.撰写论文、准备答辩（2-3周）
总计耗时为9-12周。
显示全部