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客户端垃圾邮件过滤系统的研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，电子邮件成为人们日常生活中重要的通信方式之一。但是，随着垃圾邮件的不断增多，对用户的电子邮件的安全和便利性造成了威胁，同时对于企业的信息安全也造成了严重的影响。因此，如何有效地过滤垃圾邮件成为了必须解决的问题。
客户端垃圾邮件过滤系统即在用户本地进行邮件过滤，可以预先过滤那些不需要的垃圾邮件，只需要将用户需要查看的邮件传输到用户的邮箱中。本系统研究旨在提高客户端过滤效率，为用户实现优质的电子邮件服务。
二、研究内容
1.分析垃圾邮件的特点，确定过滤方法。基于NaiveBayes算法建立垃圾邮件过滤分类器，利用好分类器优化过滤效果。
2.统计电子邮件中的信头信息，根据收件人地址，发件人地址，邮件主题，邮件内容等信息进行筛选。
3.对邮件进行特征提取，从邮件内容中提取出诸如URL，IP地址，电话号码，关键词等，将其作为特征，结合分类器进行分类。
4.实现垃圾邮件过滤系统，包括对邮件进行预处理，特征提取和分类等过程。
5.进行系统测试和效果验证，同时对系统进行优化和总结。
三、研究意义
通过建立客户端垃圾邮件过滤系统，可以改善用户的邮件收发体验，减少用户的时间和精力浪费。同时，在服务器端接收的邮件可以减少垃圾邮件的数量，优化服务器运行效率，减轻服务器负担。此外，该系统可以提高企业的信息安全保障，避免敏感信息泄露等问题。
四、研究方案
本次研究将采用以下方案：
1.使用Python语言编写客户端垃圾邮件过滤系统，使用Tkinter界面库搭建用户界面。
2.分析邮件的信头信息，对需要收取的邮件进行筛选。
3.通过特征提取的方式对邮件进行分类，并记录分类结果，方便用户进行手动归档。
4.对系统进行测试和验证，优化系统性能和效果，同时取得良好的用户反馈。
五、预期结果
本次研究将实现一个高效智能的客户端垃圾邮件过滤系统，可以有效地识别和过滤垃圾邮件，提高用户电子邮件服务的品质和userexperience。通过预处理，特征提取，分类结果等操作实现垃圾邮件的过滤和分类，减少用户阅读时间，保存服务器存储空间。
六、总结
本次中期报告介绍了客户端垃圾邮件过滤系统的研究方案。接下来，我们将继续深入探讨和研究垃圾邮件过滤的相应算法，构建完备的系统框架，优化系统性能和效果，吸收用户反馈建议，力争研究成果取得成功。