[00036218]基于SVM的垃圾郵件自動分類系統VI.0
聯系人： 周杏會
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技術詳細介紹
項目簡介：
隨著互聯網的快速發展，電子郵件已經成為了最普遍的應用，是人們的生活、學習和工作中必不可少的通訊工具。而在我們享受電子郵件帶給我們便利的同時，隨之而來的垃圾郵件卻給人們帶來了無盡的煩惱。身處大數據時代，信息傳播速度越來越快，郵箱郵件增速明顯，而這些郵件中，對于用戶而言，只有一兩封是自己真正需要的郵件，其他的便是垃圾郵件。這些垃圾郵件不僅給用戶帶來煩惱，而且清除起來特別麻煩。因此，通過研究反垃圾郵件技術，而其中最重要的是過濾技術，本軟件利用支持向量機（SVM）模型實現垃圾郵件的自動分類算法，作為反垃圾郵件的初步工作。
項目核心創新點：
本軟件基于支持向量機（SVM）模型，根據有限的樣本信息，訓練出一個具有最優性能的垃圾郵件自動分類系統。通過支持向量機模型，對郵件進行過濾，提高垃圾郵件的分類效果。
項目詳細用途：
軟件首先將數據集進行預處理，分為訓練集和測試集，對其進行分詞后，再提取訓練郵件數據的特征向量，由于郵件的內容過多，因此最關鍵的是要找出其主要的分類關鍵詞，在找出關鍵詞后就可以用這些關鍵詞對郵件進行特征標記。數據集使用現在廣泛使用的郵件數據集，郵件總數為500封，通過預處理之后選擇80%作為訓練數據，20%作為測試數據，將訓練數據使用SVM訓練，其中使用的核函數為高斯核函數，將訓練得到的模型使用測試數據進行測試，最后可以達到輸入一封郵件后，能正確輸出是屬于垃圾郵件還是正常郵件。
