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1、 泰山学院本科毕业论文(设计)开题报告 题 目贝叶斯分类算法在反垃圾邮件系统中的应用与改进 年 级08 级 专 业信息与计算科学 姓 名胡俊杰 学 号2008060208 指导教师签字 学 生 签字 年 月 日题目来源指导教师推荐 自选 其它题目类别基础研究 应用研究 其它开题报告内容包括调研资料的准备,选题依据、目的、要求;进度安排;完成任务所需条件、主要参考文献与资料情况等,字数 15002500 字。(可根据内容适当调整版面)论文题目:贝叶斯算法在反垃圾邮件系统中的应用与改进调研资料的准备(查阅过的文献资料及调研情况,需要的仪器设备情况等):1Jon Postel,On the Junk
2、 Mail Problem,RFC 706,Nov 1975。2中国教育和科研网垃圾邮件处理小组,垃圾邮件的文化与历史,Hhttp:/ 2005 第三次中国反垃圾邮件状况调查报告 ,2005。4中国互联网协会,中国互联网协会互联网公共电子邮件服务规范,http:/。5曹麒麟、张千里,垃圾邮件与反垃圾邮件技术,人民邮电出版社,2003。6赵英、黄九梅,计算机工程与应用,2003。7中国互联网络信息中心R。第 22 次中国互联网络发展状况统计报告,2008。8The Chinese Anti-Spam Alliance, http:/www.anti-。9中国互联网协会,中国互联网协会互联网公共电
3、子邮件服务规范, http:/。10http:/www.alvestrand.no/x400/standards.html。11江河,对抗垃圾邮件J,网管员世界,2005。12陈华辉、薛春阳,一种基于贝叶斯网的垃圾邮件过滤器J,微机发展,2004。13王新梅,基于内容挖掘的垃圾邮件过滤技术,2006。14边肇祺、张学工,模式识别(第 2 版) ,2000。15Andrew McCallum,Kamat Nigam.A Comparison of Event Model for Na?ve Bayes TextClassification.http:/www-2.cs.emu.edu/peopl
4、e/mccallum/multinomiat-aaai98w.ps,1998。16I.Adnroutsopoulos,G.Paliouras,E.Michelakis,Learning to FilterUnsolicited Commercial E-Mail.Thchnical report 2004,2,NCSR“Demokritos”,2004。 17谢希仁 计算机网络(第 5 版) 电子工业出版社 2008.1选题依据:随着电子邮件的广泛应用,垃圾邮件的增长也越来越快,反垃圾邮件已经成为全世界共同关注的问题,电子邮件成为一种快捷、经济的现代通信技术手段,极大地方便了人们的通信与交流。
5、然而,垃圾邮件的产生,影响了正常的电子邮件通信,占用了传输带宽,对系统安全造成了严重的威胁。因此,研究反垃圾邮件问题已经成为全球性的具有重大现实意义的课题。选题目的:根据中文垃圾邮件的特点,对垃圾邮件进行了比较系统的分析和研究,结合贝叶斯(Bayes)理论,构造基于贝叶斯分类的垃圾邮件过滤模型。论文要求:在特征提取方面,寻找一种互信息值的方法,在分类方法上,找到适合本文的分类方法,并找到一种更加适合于贝叶斯计算的表示方法。 进度安排:(1) 2011 年 12 月 5 日 参加毕业论文开题报告会确定论文题目.(2) 2011 年 12 月 2 日2011 年 12 月 6 日 准备完成开题报告
6、书(3) 2011 年 12 月 7 日2011 年 12 月 12 日 完成开题报告书(4) 2011 年 12 月 15 日2012 年 4 月 30 日 完成论文初稿(5) 2012 年 5 月 1 日2012 年 5 月 30 日 修改论文初稿,并完成论文定稿 完成任务所需条件:(1) 操作系统Windows Server 2003 操作系统。(2) 开发平台Microsoft Visual Studio 2005 开发工具,它提供了一个集成开发环境(Integrated Development Environment,IDE),用于构建和部署基于 Microsoft.NET 的软件。
7、(3) 语言环境主要采用 C#30语言。(4) 数据库平台SQL Server2000论文目录第一章绪论. 11.1 引言 . 1 1.2 垃圾邮件的定义及其危害. 1 1.2.1 垃圾邮件定义. 11.2.2 垃圾邮件危害 5 . 21.3 国内外反垃圾邮件现状. 3 1.4 研究目标与内容. 4 第二章电子邮件工作原理简介 . 5 2.1 电子邮件的概述. 52.2 电子邮件的格式. 62.3 邮件传送过程. 62.4 相关协议. 7第三章常用反垃圾邮件技术 . 133.1 非技术手段反垃圾邮件 . 13 3.2 客户端垃圾邮件过滤技术 . 133.3 服务器端垃圾邮件过滤技术. 14第四章垃圾邮件分类向量与特征向量 . 174.1 垃圾邮件分类向量概述 . 17 4.2 垃圾邮件分类向量与特征向量的定义 . 17 4.3 分类方法. 19 4.3.1 文本量的表示方法 . 14.3.2 关键词的选择 . 204.3.3 特征提取的方法 . 204.3.4 分类方法介绍 . 234.4 基于垃圾邮件特征向量判断垃圾邮件的算法的设计 . 24 4.4.1 贝叶斯定理 28 .