基于(Flask、机器学习、含报告)朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法与检测系统功能包括邮件检测与数据管理两大模块。邮件检测模块通过朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取,对邮件进行准确分类,解决了垃圾邮件的问题。数据管理模块涵盖了数据存储、分析和可视化,通过Echarts库将检测日志内容以词云、分类饼状图和流量折线图的形式进行可视化展示,使用户能够直观了解邮件流量和分类情况。
sklearn机器学习:多项式朴素贝叶斯MultinomialNB
数据库设置 utils/sysql.py
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http://127.0.0.1:5000/admin
账号admin 密码123456
数据集:junk_mail\data\data
邮件检测结果存放在MySQL数据库slog表
一、项目简介
随着信息时代的快速发展,电子邮件作为人们日常沟通的重要方式也变得日益普及。然而,随之而来的垃圾邮件问题不可避免地困扰着用户,对邮件通信质量造成负面影响。为了解决这一问题,我们开发了基于朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取的邮件分类系统。
技术方面,我们借助Python编程语言和Sklearn、Flask、Echarts等库与框架,构建了这个功能强大的系统。朴素贝叶斯算法被选作核心分类算法,通过Sklearn库实现模型训练和分类,以提高系统的准确性。TF-IDF算法用于邮件特征提取,进一步优化了分类性能。
系统功能包括邮件检测与数据管理两大模块。邮件检测模块通过朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取,对邮件进行准确分类,解决了垃圾邮件的问题。数据管理模块涵盖了数据存储、分析和可视化,通过Echarts库将检测日志内容以词云、分类饼状图和流量折线图的形式进行可视化展示,使用户能够直观了解邮件流量和分类情况。
这个系统的意义在于为用户提供了一个高效、智能的垃圾邮件分类解决方案。通过朴素贝叶斯算法,我们可以在海量的邮件中迅速准确地筛选出垃圾邮件,提升了邮件通信质量,释放了邮箱存储空间。同时,数据分析和可视化功能让用户能够更好地了解邮件流量和分类情况,为邮件管理提供了有力的支持。这样的系统符合现代社会信息化发展的趋势,对个人、企业和社会都具有积极的意义。
三、项目技术
Python: 作为开发语言,用于编写后端逻辑和数据处理。
Flask: Python的Web框架,用于搭建后端数据接口和处理HTTP请求。
PyMySQL: 用于Python与MySQL数据库的交互,实现数据的存储和读取。
Echarts: JavaScript的数据可视化库,用于将数据转化为图表形式展示给用户。
LAYUI: 轻量级前端UI框架,用于构建用户友好的交互界面。
JavaScript: 用于实现前端交互和处理用户输入。
HTML和CSS: 用于构建前端界面和样式设计。
scikit-learn、pandas和numpy: Python的数据处理和机器学习库,用于数据预测和分析。
AJAX: 用于实现前后端数据交互,异步请求后端数据接口。
MySQL: 数据库管理系统,用于持久化数据。
一、邮件检测与分类模块:
1、功能描述
用户可以将邮件内容输入系统,系统基于朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取进行邮件分类。将邮件分为垃圾邮件和正常邮件,以净化用户的邮箱。
2、技术实现简介
使用Sklearn库实现朴素贝叶斯算法模型的训练,将训练好的模型应用于用户输入的邮件内容,进行分类判别。TF-IDF算法用于对邮件内容进行特征提取,生成特征向量。
二、数据管理模块:
1、功能描述
此模块负责存储和管理系统处理的邮件数据,包括垃圾邮件和正常邮件的分类结果,以及相关的检测日志。
2、技术实现简介
使用MySQL数据库进行数据存储,将邮件分类结果、检测日志等信息存储于数据库中。通过SQL语句实现对数据的存取、管理、查询等操作。
三、可视化分析模块:
1、功能描述
提供对系统运行情况的数据分析和可视化展示,包括词云展示常见关键词、饼状图展示邮件分类比例、折线图展示检测流量趋势等。
2、技术实现简介
使用Echarts技术实现数据的可视化分析,根据数据从数据库中提取相应信息并以图表的形式展示。使用JavaScript对Echarts进行配置和调用,呈现给用户直观的数据分析结果。
这三个模块共同构成了整个系统的功能结构。邮件检测与分类模块解决了垃圾邮件分类问题,数据管理模块负责数据的存储和管理,可视化分析模块则通过图表直观展示数据分析结果,为用户提供全面的邮件管理解决方案。
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python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计(包含文档+源码+部署教程)Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架,使用MySQL作为系统数据库,设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统,并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练,将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类,因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块,邮件检测模块,采用基于朴素贝叶斯算法,使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库,存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块;数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试,测试结果符合预期。系统满足设计基本需求,能安全、稳定和可靠地运行。
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python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计(包含文档+源码+部署教程)Django框架 (278个子文件)
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