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基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤技术研究与实现的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网的普及和邮件通讯的广泛应用，垃圾邮件已成为用户和企业信息安全的重要威胁之一。垃圾邮件的特点是发送者无关、主题广泛、文字虚假、内容低俗、附加文件有害等，大量的垃圾邮件不但浪费用户的时间和网络资源，更会使用户的信息安全以及企业的商誉受到损害。因此，如何对垃圾邮件进行准确有效的过滤成为了一个重要而热门的研究课题。
传统的垃圾邮件过滤方法主要包括黑名单和白名单机制、关键词过滤等，这些方法存在着缺陷。黑名单和白名单机制需要动态维护颇为繁琐，而且不能完全覆盖所有的垃圾邮件；关键词过滤则容易受到文本特点、语言习惯等影响，容易误判或漏判。近年来，许多学者们开始关注于基于内容挖掘的垃圾邮件过滤技术，它不但能够克服传统方法的缺陷，而且还能够自动学习，动态更新，提高过滤准确率，成为了当前比较流行的垃圾邮件过滤技术。
本研究旨在设计和实现一种基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤系统，利用中文分词、朴素贝叶斯、支持向量机等技术，对中文垃圾邮件进行有效分类和过滤，以提高过滤准确率，保障用户和企业的信息安全和利益。
二、研究内容和进展
本研究的内容主要包括：中文分词、特征提取、分类算法、模型训练和测试等几个方面。截至目前，已经完成了以下工作：
1.数据集的收集和清理。本研究选择了一个中文邮件数据集作为训练和测试数据，该数据集包含了正常邮件和垃圾邮件各500封，共计1000封。在数据清理过程中，我们去除了一些重复、格式不规范、内容相同的邮件，以减少垃圾邮件的比例，提高数据质量。
2.中文分词。在对邮件进行分类前，需要对邮件文本进行分词，将文本转换为向量表示。为此，我们使用了结巴分词库，对邮件文本进行分词，并去除了一些停用词和标点符号。
3.特征提取。在对邮件进行分类前，需要提取出一些特征，以便训练模型。本研究选择了词频特征和词汇表特征作为邮件的特征，其中词频特征表示邮件中每个单词出现的频率，而词汇表特征则表示邮件中是否包含某个特定的单词。
4.分类算法。本研究选择了朴素贝叶斯和支持向量机两种分类算法，分别用于对邮件进行分类。朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类方法，可以利用已有的数据集对未知分类的数据进行分类。支持向量机是一种最优化问题的求解方法，可以将数据集映射到高维空间中，使得数据在空间中更容易进行分类。
5.模型训练和测试。在完成以上工作后，我们将数据集随机分为训练集和测试集，利用训练集训练分类模型，利用测试集进行模型测试，最后比较两种算法的分类效果。
三、研究计划和展望
本研究的下一步工作计划是：
1.对比不同分类算法的分类效果。已经完成了朴素贝叶斯和支持向量机两种分类算法的实现，下一步将对比这两种算法在垃圾邮件分类任务上的效果，选取性能最好的算法作为最终的分类器。
2.加入更多的特征。目前，我们只选择了词频和词汇表两种特征进行实验，下一步将尝试加入其他的特征，比如词性、情感等特征，提高分类器的准确率。
3.改善算法性能。目前，算法的运行效率还不够高，下一步将探索更快、更准确的分类算法，优化算法性能。
本研究的最终目标是开发一个可实用的中文垃圾邮件过滤系统，为用户和企业提供更好的信息安全保障。