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基于支持向量机的邮件过滤算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着网络技术的发展以及电子邮件的使用普及，垃圾邮件问题越来越成为人们关注的焦点。垃圾邮件不仅是一种骚扰行为，还具有可能传播病毒、诈骗，侵犯隐私等严重后果。因此对垃圾邮件的过滤和识别研究具有重要意义。
目前，常见的邮件过滤算法主要包括基于规则的过滤算法和基于机器学习的过滤算法。其中，基于机器学习的过滤算法在克服传统规则算法的局限性以及适应邮件发展的多样化趋势方面具有很大优势。
本文的研究目标是基于支持向量机（SVM）算法设计一种高效准确的邮件过滤算法，提高垃圾邮件的识别率。
二、主要方法和思路
（一）数据预处理
数据预处理是数据挖掘的一个重要环节，也是影响模型效果的关键因素之一。在本文中，我们对邮件数据集进行了以下预处理操作：
1.去除HTML标签和非字母字符：垃圾邮件中可能包含大量HTML标签和非字母字符，去除这些无关信息，能够降低模型的复杂度，改善分类效果。
2.分词和停用词过滤：分词将文本数据转换成词向量，作为特征输入模型中。同时通过去除停用词，过滤掉词中无关信息。
（二）模型构建
我们使用支持向量机构建模型。支持向量机是一种二分类模型，通过构建超平面将不同类别的样本分隔开。在训练模型时，我们选取一部分样本作为训练集，对其特征向量进行训练，得出最佳分类超平面。在预测时，将测试样本的特征向量带入训练好的模型，得出样本的分类结果。
（三）实验与评估
我们使用公开数据集进行实验和评估，分别比较了本算法与其他常见邮件过滤算法的准确率、召回率和F1值等指标。
三、预期结果
我们预期本算法可以在提高准确率的同时保证较高的效率，与其他算法相比，可显著提高邮件过滤的性能，具有很好的应用前景。