基于贝叶斯算法分类的反垃圾邮件系统的改进毕业论文.doc

摘要： 本论文主要探讨了如何利用贝叶斯算法来改进反垃圾邮件系统，尤其是在中文垃圾邮件过滤方面。文章对中文垃圾邮件的特性进行了深入分析，这些特性包括常见的垃圾邮件词汇、频率模式以及伪装手段。论文基于贝叶斯理论构建了一个分类垃圾邮件的过滤模型。在特征提取阶段，采用了互信息值作为评估标准，以挑选出最具区分性的邮件特征。此外，论文还引入了一种优化的分类方法，以适应贝叶斯计算的需求，提高了计算效率。 在实验部分，作者利用中国教育科研网（CERNET）提供的大量中文垃圾邮件和正常邮件样本，对提出的过滤模型进行了详尽的测试。测试结果显示，该系统在拦截垃圾邮件方面的准确率达到95.8%，误判率为5.3%，证明了贝叶斯算法在中文垃圾邮件过滤上的有效性。 关键词：电子邮件，垃圾邮件，过滤，贝叶斯理论 贝叶斯算法是一种统计学方法，它利用先验概率和条件概率来更新对事件发生可能性的估计。在垃圾邮件过滤中，贝叶斯算法通过学习已知的垃圾邮件和非垃圾邮件的特征，计算新邮件属于垃圾邮件的概率。如果这个概率超过某个阈值，邮件就会被标记为垃圾邮件。 在特征选择方面，互信息值是一个衡量两个变量之间关联程度的指标，这里用于识别哪些词或短语对于区分垃圾邮件和非垃圾邮件最有价值。互信息值较高的特征通常被优先考虑，因为它们能提供更多的分类信息。 此外，论文提到的优化分类方法可能包括使用诸如朴素贝叶斯或变体，如多项式贝叶斯或伯努利贝叶斯，以更有效地处理文本数据的类别分布。这些方法在处理文本数据时假设特征之间相互独立，简化了计算，同时也保持了良好的分类性能。 这篇论文提出了一种针对中文垃圾邮件的贝叶斯分类过滤模型，通过特征选择和优化分类方法，实现了高精度的垃圾邮件识别，对实际的反垃圾邮件系统设计具有重要的参考价值。