贝叶斯数据挖掘技术及其在反垃圾邮件中的应用-计算机应用技术专业论文

《贝叶斯数据挖掘技术及其在反垃圾邮件中的应用-计算机应用技术专业论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、优秀毕业论文广西大学硕士学位论文贝叶斯数据挖掘技术及其在反垃圾邮件中的应用姓名：陈琴申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：苏一丹20040501精品参考文献资料优秀毕业论文贝叶靳数据挖掘技术及其在反垃圾邮辞中的应用贝叶斯数据挖掘技术及其在反垃圾邮件中的应用摘要随着因特网的迅猛发展，电子邮件正成为一种最快捷、最经济的通信手段。但电子邮件在成为一种信息交流工具的同时，也正在成为一种商业广告手段。在收到有用信息的同时，用户也从因特网上收到各种各样广告邮件，用户要花费大量时间来处理这些所谓的“垃圾

2、”邮件。如何对邮件进行处理，将有用邮件保留而过滤掉垃圾邮件是用户关心的一大问题，这就是所谓的“反垃圾邮件”。虽然目前某些系统已采用一些技术进行反垃圾邮件，但这些技术都存在一定的不足。因此，研究一种有效的反垃圾邮件系统具有十分重要的意义。在数据挖掘技术中，分类技术是一种重要的技术，它对大量有关数据进行分析、学习、并建立相应问甄领域的分类模型，从而对未来数据进行预测。分类的方法有决策树、神经网络和贝叶斯分类等。贝叶斯分类起源于统计学，它具有方法简单、运算速度快、分类精度高等优点，因而被广泛应用在文本分类

3、精品参考文献资料优秀毕业论文领域。本文在贝叶斯分类器的工作原理的基础上，提出了基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型的设计与实现方法，并提出了用遗传算法对模型进行优化的算法，同时，对基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型的阈值问题进行研究，实验结果表明这些算法具有较好的性能。关键词：反垃圾邮件数据挖掘贝叶斯分类器遗传算法阈值Ⅱ精品参考文献资料优秀毕业论文广西大学硕士论文贝叶斯数据挖掘技术及其在反垃圾邮件中的应用BAYESDATAMININGTECHNIQUEANDITSAPPLICATIoNINANTI—SPA

4、MABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheInternet．ElectronicmailiSbecomingakindofthefastestandthemosteconomicalmeansofcommunicatipn．ASatoolforinformationexchange．E·mailalsoservesasakindofbusinessadvertisementmeans．UsetreceivesalIkindsofadvertisementmailson

5、theInternetWhi]ehereceivesusefu】information．ASaresult，userspendsmuchtimeondealingwiththeseSO-called“SP。AM”。HowtodealwithE·mail，retainingusefulmailsandfilteringSPAM．iSabigproblemofusers’concern．ThisistheSO—called“Anti·Spam”．Althoughsomecurrentsystemshav

6、eadoptedsometechniquestoproceedAnti-Spam，thesetechniqueshavesomeshortages．Accordingly，itissignificanttoexploreaneffectiveAnti·Sparesystem．CIassificationisoneofthemostimportanttechniquesindataminingItanalysesandlearnsalargequantityofrelevantdataandestab

7、lishclassificationmodelofcoffespondingissuespacetopredictfuturedata．ClassifymethodcontainsDeeisionTree，NeuralNetworkandBayesianClassifieretc．BayesianClassifierisderivedfromstatisticsandiSwidelyusedintheareaofclassificationforthesimplemethodcanclassifyt

8、extsquicklywithhighaccuracy．BasedontheprincipleofBayesianClassifier，thedesignandimplementoftheAnti—Spammodelisproposedinthispaper．AnalgorithmbasedonGeneticAlgorithmtOoptimizethemodelissuggestedtoo．WealsoexplorethethresholdintheAnti-Spam