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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 .
