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惰性学习分类法在垃圾邮件过滤中的应用研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着互联网的普及和发展，网络信息化的时代已经来临。同时，人们在日常生活和工作中每天都要面对大量的电子邮件信息，但是，随着垃圾邮件等垃圾信息的不断涌现，人们也开始面临着日益增长的垃圾邮件信息和网络安全问题。这些垃圾邮件不仅严重浪费了用户的时间和网络资源，更会带来一定的安全隐患。因此，在此背景下，如何提高邮件过滤的准确率和效率，成为亟待解决的问题。
目前已经有很多方法用于垃圾邮件过滤，其中一种比较流行的方法是惰性学习分类法。惰性学习分类法是一种基于实例的分类法，通过存储训练数据集中的实例对象以及相应的标记信息，将新的实例对象与训练数据集中的实例进行比较，从而分类。然而，在实际应用中，惰性学习分类法也存在一些问题，如对特征选择的依赖性较强，分类结果较为灵敏等，需要进一步加以优化和改进。
因此，本研究旨在通过对惰性学习分类法的研究和实验，探索其在垃圾邮件过滤中的应用，并进一步优化和改进惰性学习分类法，提高其分类准确率和效率。
二、研究目的与内容
本研究的目的是探索惰性学习分类法在垃圾邮件过滤中的应用，并进一步优化改进分类法，提高分类准确率和效率。
具体研究内容如下：
1.搜集相关文献，阅读并分析惰性学习分类法的基本原理和特点，总结其优缺点。
2.分析垃圾邮件的特征，确定分类模型，并比较不同模型的分类效果。
3.基于惰性学习分类法，实现垃圾邮件过滤的方法，并采用不同的数据集进行实验，比较分类结果。
4.针对惰性学习分类法在垃圾邮件过滤中存在的问题，提出相应的优化和改进思路，尝试改进分类法并进行实验分析。
5.对实验结果进行统计和分析，评估惰性学习分类法在垃圾邮件过滤中的应用效果。
三、研究方法和步骤
本研究采用以下方法和步骤：
1.文献调研：收集和阅读相关文献，深入了解惰性学习分类法的基本原理和特点，总结其优缺点。
2.特征分析：分析垃圾邮件的特征，确定分类模型，并比较不同模型的分类效果。
3.实现方法：基于惰性学习分类法，实现垃圾邮件过滤的方法，并采用不同的数据集进行实验，比较分类结果。
4.优化改进：针对惰性学习分类法在垃圾邮件过滤中存在的问题，提出相应的优化和改进思路，尝试改进分类法并进行实验分析。
5.实验评估：对实验结果进行统计和分析，评估惰性学习分类法在垃圾邮件过滤中的应用效果。
四、论文要求
1.论文应以汉语撰写，长度应在20-30页之间，排版应规范、整洁。
2.论文应包括中英文题目、摘要、关键词、引言、文献综述、研究方法、实验结果和分析、结论等内容。
3.论文应严格按照学术规范进行引用和参考。
4.论文应尽量采用图表等形式辅助表达，提高阅读效果。
五、参考文献
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