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基于支持向量机的垃圾邮件过滤模型研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着互联网技术的日益发展，垃圾邮件问题变得越来越严重，给用户的生活、工作带来很大的困扰。针对这一问题，现有的垃圾邮件过滤技术主要包括朴素贝叶斯分类器、决策树、神经网络等方法。然而，各种传统的垃圾邮件过滤技术在处理大规模数据集时，往往存在计算复杂度高、分类精度低等问题。因此，本文拟采用支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)方法解决垃圾邮件过滤问题，目的是提高分类准确率、降低运算时间，进而提高系统性能。
二、研究内容和方法
1.数据预处理：将原始邮件数据集进行去垃圾处理和特征提取处理。
2.特征工程：确定各种特征表示方式，包括词频、TF-IDF、文本长度、URL数量等。
3.模型选择：采用SVM分类器，通过GridSearch算法调整超参数，选择最优的SVM模型。
4.模型训练和测试：使用训练数据集对模型进行训练，然后利用测试数据集对模型性能进行测试。
三、预期成果
通过本文的研究及实验，预期可以达到以下成果：
1.构建一个基于SVM的垃圾邮件过滤模型，实现分类准确率的提高和运算时间的降低；
2.对SVM模型的特点和优缺点有一定的认识和理解；
3.对垃圾邮件过滤的技术有一定的理解和应用能力，为相关研究提供一定的参考和借鉴。
四、进展情况
目前已经完成了数据预处理和特征工程过程，同时在GridSearch调参和模型训练方面也取得了一些进展。下一步的工作计划是完成模型测试和性能分析，进一步优化模型的效果。