基于結構型模糊支持向量機的垃圾郵件分類系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、作為因特網最具有爭議副產品的垃圾郵件給企業(yè)辦公、郵件服務器管理者以及計算資源帶來了額外負擔，降低了企業(yè)的工作效率，更嚴重地有可能帶來信息安全問題。研究垃圾郵件的分類算法和過濾機制，建立企業(yè)垃圾郵件分類系統(tǒng)，對提高企業(yè)的工作效率和信息安全具有重要地現(xiàn)實意義。
　　首先闡述了傳統(tǒng)垃圾郵件分類采用的樸素貝葉斯算法，介紹了近年來提出的模糊支持向量機算法，以及改進型的結構型模糊支持向量機算法。提出了將結構型模糊支持向量機算法應用在高維度、半

2、結構型的垃圾郵件文本分類系統(tǒng)中?；跈嗤腟pamBase數(shù)據集設計了對比實驗，驗證了結構型模糊支持向量機算法較其他兩種算法具有更高的穩(wěn)定性和分類準確率。基于對比實驗最終選取結構型模糊支持向量機算法作為本系統(tǒng)的分類算法，并進一步提出了該算法的兩個核心指標——模糊隸屬度和結構信息在郵件文本分類場景下的計算方式。
　　其次分析了目前郵件提供商的垃圾郵件過濾技術，以及企業(yè)對郵件服務的具體需求;設計了適用于中小企的企業(yè)郵件服務系統(tǒng)，系統(tǒng)包

3、括郵件接收模塊、發(fā)送模塊、解碼模塊、預處理模塊、分類模塊。著重實現(xiàn)了郵件預處理模塊和基于結構型模糊支持向量機算法的垃圾郵件分類模塊，并在預處理模塊中實現(xiàn)了基于Hadoop的并行化分詞方案和基于TF-IDF指標的關鍵詞提取方案;對垃圾郵件分類系統(tǒng)進行了黑盒和白盒測試。
　　本文基于結構型模糊支持向量機的垃圾郵件分類系統(tǒng)實現(xiàn)了郵件系統(tǒng)的接收、發(fā)送、解碼、預處理及分類模塊，經過功能測試和性能測試，驗證了垃圾郵件分類系統(tǒng)基于模糊支持向量機