硕士论文基于改进K近邻算法的手机电子邮件内容自动分类研究.pdf

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研究生┟师┟:立鱼痒应日期:丝·≯.,夕独创性声明学位论文使用授权书本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特另加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签名:
摘要之后的新一代的媒介形式。通过智能手机收发邮件的频率飞速增长,加之垃圾邮基于电子邮件内容的手机电子邮件自动分类技术,是数据挖掘中文本分类技术的一个重要应用。因此,首先从文本预处理、文本提取和中文分词等技术的概念以及文本自动分类的背景着手,系统地探讨电子邮件自动分类的流程和步骤,算法,本文给出了详细的理论阐述和算法描述。即选择阈值拿つ啃裕岢隽嘶诰卣笃嬉熘捣纸獾腒近邻算法。该改进算法基于矩阵奇异值分解技术,能够通过粗分和细分两个阶段快速获取训练样本和估练样本训练出来的诜掷嗥鳎ü齤镅允迪至艘桓鼍哂泻A吭怂隳芰最近几年,智能手机发展势头猛涨,已经成为继广播、电视、报纸和互联网件的肆掠扩散并没有遏制反而愈演愈深,电子邮件运营商以几何级数的速度不断提升邮箱的容量。面对海量的邮件和频繁入侵的垃圾邮件,因此邮件自动分类就显得具有较高的实用价值。深入研究了实现手机电子邮件自动分类系统所涉及的理论和技术。对于涉及到文本分类的关键技术,包括中文分词、特征提取、词频统计、向量空间模型和分类由于是基于谒惴ǖ母慕惴ǎ氐闾教至薑近邻算法,并针对其缺点计担缓笥姓攵孕缘难∪∫欢ㄊ康难咀魑Q盗费荆庵只诤笱榈难的电子邮件自动分类器,最后进行实验,验证了该分类器的查全率和查准率。关键词:手机电子邮件,文本分类算法,中文分词技术,矩阵奇异值分解
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯电子邮件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯手机电子邮件自动分类的必要性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯手机电子邮件自动分类指标和评价指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.第三章手机电子邮件分类算法与改进诜掷嗨惴ā贝叶斯分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.武逯理:禾秘健劳救目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。手机电子邮件分类技术研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章手机电子邮件分类与指标选取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.手机电子邮件自动分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯.分类算法概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.决策树⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.诜掷嘤敫慕鳮近邻分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..ⅰ.霾呤鞯氖г怼,霾呤鞣种П曜佳∪.,
第四章改进诜掷嗨惴ń械缱佑始远掷嗟氖抵し治觥电子邮件解析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。中文分词⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.词频统