中山大学通信工程毕业论文云端邮件分类VIP

本科生毕业论文（设计）题 目： 基于云端的邮件分类分析院 系：信息科学与技术学院 专 业： 通信工程 学生姓名： * 学 号： * 指导教师： * 二 O 一五年 4 月附表一、毕业论文开题报告论文（设计）题目：（简述选题的目的、思路、方法、相关支持条件及进度安排等）学生签名： 年 月 日指导教师意见：1、同意开题（ ） 2、修改后开题（ ） 3、重新开题（ ）指导教师签名： 年 月 日附表二、毕业论文过程检查情况记录表指导教师分阶段检查论文的进展情况（要求过程检查记录不少于 3 次）：第 1 次检查学生总结：指导教师意见：第 2 次检查学生总结：指导教师意见：第 3 次检查学生总结：指导教师意见：第 4 次检查学生总结：指导教师意见：学生签名： 年 月 日指导教师签名： 年 月 日总体完成情况指导教师意见：1、按计划完成，完成情况优（ ）2、按计划完成，完成情况良（ ）3、基本按计划完成，完成情况合格（ ）4、完成情况不合格（ ）指导教师签名： 年 月 日附表三、毕业论文答辩情况答辩人 专 业论文（设计）题目答辩小组成员答辩记录：记录人签名： 年 月 日学术诚信声明本人所呈交的毕业论文，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料均真实可靠。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本论文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。本毕业论文的知识产权归属于培养单位。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本人签名： 日期： 基于云端的邮件分类分析 摘 要I论文题目：基于云端的邮件分类分析专 业：通信工程学生姓名：*学 号：*指导教师：*摘 要随着互联网的发展，电子邮件成为社会中人与人交流的常用工具。如何能够更好地利用邮件，对邮件进行分类处理自然成为关键技术之一。邮件分类，可以从多个维度切入，例如合法/垃圾邮件，个人/团队项目邮件等。本文将以合法/垃圾邮件为例进行研究分析。现有的合法/垃圾邮件分类技术已经较为成熟，例如我们常用的腾讯邮箱就有自动过滤垃圾邮件的功能，实现邮箱自动判断合法/垃圾邮件分类，提升用户对邮件的管理体验。邮件分类的实现通常可以从邮件来源、邮件内容两方面切入，包含反向 DNS 解析、IP 黑名单、内容分类器等具体技术手段。内容分类器是其中的难点，分类器的实现有多种方式，其中朴素贝叶斯算法因原理简单，效率较高而被广为提倡。朴素贝叶斯分类算法存在不同的实现方式，效率也存在差异。从计算资源使用的角度看，传统的实现方式在资源的使用方面存在不足或浪费的情况。而云计算却是解决计算资源不足问题，提升计算速度的有效手段。本文结合云计算的技术手段，从可行性上研究合法/垃圾邮件的分类实现。本文收集了一定数量的邮件作为语料，搭建了 Hadoop 环境，应用基于云端的贝叶斯分类算法，通过训练集计算分析出语料集的特征库，再通过测试集评估算法实现的准确性、全面性，证实基于云端的贝叶斯分类算法实现邮件分类的可行性。关键词：邮件分类；云计算；朴素贝叶斯；HadoopGeometry Driven Image Color Editing Methods and Application AbstractIITitle: Analysis of Cloud Based E-mail ClassificationMajor: Communication EngineeringName: *Student ID: *Supervisor: *AbstractWith the development of Internet, e-mail has become a frequently-used tool in social life. Taking myself for an example， I receive hundreds of e-mails about entertainment, work and life monthly. Mail classification is one of the key points to make better use of e-mails. Mail classification can be done from different dimensions such as spam/ham e-mail, individual theme e-mail, team project e-mail, etc. In this paper, spam/ham e-mail classification is analyzed and discussed.The current technology of classification in spam/ham e-mail is almost mature. QQ Mail service, which is frequently-used, has spam filtering function that can filter mails automatically, resulting in realizing improving the experience of management for the users. It can realize mail classification based on the source and the content of mails, which uses specific techniques like Reverse DNS analysis, IP blacklist, content classifier, etc. Classifier is one of the difficulties. There are various methods to implement classifier, of which Naive Bayes algorithm is widely advocated for its simpleness and efficiency. However, the efficiency may vary depending on the ways of realization. From the point of view of the compute resources, there exists waste and deficiency in the traditional way. On the contrary, the hot cloud computing can work well on reducing the waste of computing resources and improving computing efficiency. The virtualization and distributed characteristics of cloud computing raise the usage rate of resource as well as efficiency. Thus, the author thinks, we can combine the techniques of cloud computing to study the implementation of spam/ham e-mail classification.In this paper, the author will collect a certain number of e-mails as the corpus, using Bias classification algorithm based on cloud, obtain the feature library of the corpus Geometry Driven Image Color Editing Methods and Application AbstractIIIby calculating and analyzing of the training set. And then evaluate accuracy and comprehensiveness of the algorithm of i