基于支持向量机的垃圾邮件过滤模型研究的中期报告

基于支持向量机的垃圾邮件过滤模型研究的中期报告一、研究背景和目的随着互联网技术的日益发展，垃圾邮件问题变得越来越严重，给用户的生活、工作带来很大的困扰。针对这一问题，现有的垃圾邮件过滤技术主要包括朴素

基于支持向量机的垃圾邮件过滤模型研究的中期报告 一、研究背景和目的 随着互联网技术的日益发展，垃圾邮件问题变得越来越严重，给用 户的生活、工作带来很大的困扰。针对这一问题，现有的垃圾邮件过滤 技术主要包括朴素贝叶斯分类器、决策树、神经网络等方法。然而，各 种传统的垃圾邮件过滤技术在处理大规模数据集时，往往存在计算复杂 (Support 度高、分类精度低等问题。因此，本文拟采用支持向量机 Vector MachinesSVM) ，方法解决垃圾邮件过滤问题，目的是提高分类准 确率、降低运算时间，进而提高系统性能。 二、研究内容和方法 1. 数据预处理：将原始邮件数据集进行去垃圾处理和特征提取处 理。 2. TF-IDF 特征工程：确定各种特征表示方式，包括词频、、文本 URL 长度、数量等。 3. SVM Grid Search 模型选择：采用分类器，通过算法调整超参 SVM 数，选择最优的模型。 4. 模型训练和测试：使用训练数据集对模型进行训练，然后利用 测试数据集对模型性能进行测试。 三、预期成果 通过本文的研究及实验，预期可以达到以下成果： 1. SVM 构建一个基于的垃圾邮件过滤模型，实现分类准确率的 提高和运算时间的降低； 2. SVM 对模型的特点和优缺点有一定的认识和理解； 3. 对垃圾邮件过滤的技术有一定的理解和应用能力，为相关研究