基于覆盖算法的中文垃圾邮件过滤的开题报告.docx

基于覆盖算法的中文垃圾邮件过滤的开题报告
一、选题背景
随着互联网普及，垃圾邮件问题愈发凸显。垃圾邮件给人们生活带来诸多不便，不仅浪费用户的时间和金钱，更严重的是危害网络安全和个人隐私。针对垃圾邮件问题，各种过滤技术应运而生，目前主要有基于规则、基于特征和基于机器学习等过滤方法，但仍存在一定局限性。
基于规则的过滤方法需要事先设定规则，监测垃圾邮件是否满足规则要求，但这种方法往往缺乏普适性和灵活性；基于特征的过滤方法依靠统计学特征进行分类，但对于新的垃圾邮件，可能无法准确地识别；基于机器学习的过滤方法可学习人类特征与垃圾邮件的相关度，实现自动分类，但需要大量且具有代表性的数据训练模型。
本课题旨在基于覆盖算法，使用中文文本特点，探究一种基于内容的中文垃圾邮件过滤方法，提升垃圾邮件过滤效率和准确率。
二、研究意义
1.提高用户体验
通过消除垃圾邮件的骚扰，提高用户电子邮箱使用体验，增加用户的忠实度。
2.防范网络安全
垃圾邮件除了消耗网络带宽外，还可能含有诱导用户点击附件或链接等形式的网络攻击，垃圾邮件过滤可以大幅减轻网络风险。
3.解放人工工作
传统的垃圾邮件过滤方法需要人工设定规则，工作量巨大。基于覆盖算法的垃圾邮件过滤方法可完成自动过滤，解放人力资源。
三、研究方法
本研究采用覆盖算法，通过对中文文本特点的探究和研究，构建适用于中文文本的垃圾邮件过滤模型。具体步骤如下：
1.数据预处理
对中文文本进行分词、停用词过滤、词干提取等处理操作，以获取干净、有用的语料库，为之后建模做准备工作。
2.特征选择
使用信息增益、卡方检验等方法对处理后的文本数据进行特征选择，选取有代表性的特征单词，减少模型复杂度，提高分类准确率。
3.建立模型
利用覆盖算法建立具有关联度的决策树模型，将文本分为两种：垃圾邮件和正常邮件。使用训练集进行模型训练。
4.模型测试
使用测试集对模型进行测试，评估模型的准确率、召回率和F1值，通过不断优化模型和特征选择，获得较好的分类效果。
四、研究难点
1.构建中文语料库
针对中文语料库的特殊性，采用特定的中文分词技术进行分析处理，选取合适的停用词清理方法，提取出干净、有用的中文文本。
2.特征选择
中文文字特点决定了在进行特征选择时需要考虑词组搭配、情感倾向等多方面因素，因此对于文本特征选择的方法进行深入研究和优化。
3.模型性能优化
模型性能优化是解决数据过拟合和欠拟合问题，提高分类速度和准确率的关键一环，需要综合考虑特征选择、模型设计和算法优化等多方面因素。
五、预期成果
本研究的预期成果主要体现在以下四个方面：
1.构建中文垃圾邮件语料库
收集中文垃圾邮件数据，清洗处理相关数据，并获取有效的中文文本语料库。
2.基于覆盖算法编写垃圾邮件过滤软件
基于已建立的中文垃圾邮件语料库，使用覆盖算法编写中文垃圾邮件过滤软件，并进行性能评估测试。
3.研究覆盖算法在中文垃圾邮件过滤中的应用
研究覆盖算法在中文垃圾邮件过滤中的应用，探索提升分类准确率、节省计算资源和提高算法效率等方面的方法和措施。
4.研究成果及意义
通过本研究，将获得一种基于覆盖算法的中文垃圾邮件过滤方法，具有普适性、高准确率、高效性等优点，可用于实现有效的中文垃圾邮件过滤，为提高网络安全、提升用户体验、解放人工工作等方面带来积极作用。