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基于贝叶斯分类算法的中文垃圾邮件过滤技术的研究的任务书
一、任务背景
随着互联网的不断普及，网络犯罪也日益增多，其中垃圾邮件的问题日益突出。垃圾邮件不仅占据了用户的邮件空间，影响了用户的正常使用，也威胁了用户的隐私安全。因此，开发一种高效的垃圾邮件过滤技术，成为了当前亟需解决的问题。
二、任务目标
本研究旨在基于贝叶斯分类算法，研究一种适用于中文垃圾邮件过滤的技术，以提高垃圾邮件自动过滤的准确率和效率。具体目标如下：
1.研究贝叶斯分类算法在中文垃圾邮件过滤中的应用原理及优化方法；
2.收集并整理一批中文垃圾邮件和正常邮件样本，搭建样本库；
3.对样本库进行处理，提取邮件特征，构建基于贝叶斯分类算法的垃圾邮件分类模型；
4.使用样本库对分类模型进行训练和测试，评估其过滤效果和性能指标；
5.针对研究结果，进一步优化分类模型，提高过滤准确率和效率。
三、研究内容
1.贝叶斯分类算法原理的研究和分析；
2.中文垃圾邮件特征提取及对邮件内容进行处理；
3.基于样本库构建中文垃圾邮件分类模型；
4.对分类模型的训练和测试；
5.对分类模型进行优化，提高过滤准确率和效率。
四、研究方法
1.数据收集：收集中文垃圾邮件和正常邮件样本，搭建样本库，并对样本进行预处理；
2.特征提取：针对样本中的文本内容，提取相应的特征信息；
3.模型训练：使用贝叶斯分类算法训练模型，并对模型进行调优；
4.模型测试：对训练好的模型进行测试，评估其分类效果和性能指标；
5.优化改进：基于测试结果对模型进行优化改进，提高准确率和效率。
五、研究成果
1.贝叶斯分类算法应用于中文垃圾邮件过滤的方法和流程；
2.中文垃圾邮件过滤模型的构建和优化；
3.针对样本库进行训练和测试的实验结果及性能评估；
4.论文和报告，包括实验设计、实验结果、分析和结论。
六、进度安排
本研究计划在3个月内完成，进度安排如下：
第1-2周：收集中文垃圾邮件和正常邮件样本，并进行预处理；
第3-4周：对样本库进行特征提取，并构建分类模型；
第5-6周：模型训练和测试，对分类模型进行调试和优化；
第7-8周：实验结果分析和性能评估；
第9-10周：论文写作和报告制作；
第11-12周：修改论文和报告，最终提交成果。
七、参考文献
[1]周星、黄玲.基于贝叶斯算法的邮件过滤技术研究[J].计算机工程与设计,2013(16):3777-3782.
[2]李阳阳、蒋荣林.基于朴素贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤研究[J].现代电子技术,2016(23):166-168.
[3]许云松、罗世友.一种基于贝叶斯分类的新型邮件过滤算法[J].计算机工程与应用,2014(11):2782-2786.