基于圖片特征和分類(lèi)器融合的垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于圖片特征和分類(lèi)器融合的垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子郵件的廣泛應(yīng)用，垃圾郵件的數(shù)量也不斷增加，給個(gè)人和企業(yè)帶來(lái)了很多麻煩和損失。傳統(tǒng)的基于規(guī)則、關(guān)鍵詞、統(tǒng)計(jì)等方法已經(jīng)難以滿(mǎn)足現(xiàn)代垃圾郵件過(guò)濾的需求，因此需要新的技術(shù)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。本文針對(duì)現(xiàn)有垃圾郵件過(guò)濾方法存在的一些問(wèn)題，提出了基于圖片特征和分類(lèi)器融合的垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)，希望通過(guò)研究這一技術(shù)，為解決垃圾郵件問(wèn)題提供新的思路和方法。二、研究?jī)?nèi)容和思路本文研究的內(nèi)容主要包括以下兩個(gè)方面：1.圖片特征提取傳統(tǒng)的郵件過(guò)濾方法主要是基于文本內(nèi)容進(jìn)行判斷和分類(lèi)，而圖片垃圾郵件具有欺騙性和難以識(shí)別的特點(diǎn)，因此本文提出了一種基于圖片特征提取的方法。具體地，本文將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖片特征，包括顏色、紋理、形狀等，通過(guò)特征提取可以有效地識(shí)別垃圾郵件中的圖片，并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。2.分類(lèi)器融合為了提高垃圾郵件過(guò)濾的準(zhǔn)確率和魯棒性，本文將使用多個(gè)分類(lèi)器對(duì)郵件進(jìn)行分類(lèi)。具體地，本文將采用支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)（DT）和K近鄰（KNN）算法，通過(guò)融合多個(gè)分類(lèi)器的結(jié)果，可以減少誤判和漏判的情況，提高分類(lèi)效果。三、預(yù)期結(jié)果通過(guò)基于圖片特征和分類(lèi)器融合的垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)，本文預(yù)期可以實(shí)現(xiàn)以下幾點(diǎn)結(jié)果：1.提高垃圾郵件過(guò)濾的準(zhǔn)確率和魯棒性。2.減少誤判和漏判的情況，提高垃圾郵件過(guò)濾的效果。3.對(duì)垃圾郵件圖像進(jìn)行特征提取，為垃圾郵件識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法。4.深入理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹(shù)和K近鄰算法的原理和應(yīng)用。四、研究計(jì)劃及預(yù)期工作本文將分為以下幾個(gè)階段進(jìn)行研究：1.研究文獻(xiàn)，深入了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多種分類(lèi)器算法的原理和應(yīng)用，為后面的研究奠定基礎(chǔ)。2.搜集垃圾郵件數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，為后面的特征提取和分類(lèi)器訓(xùn)練做準(zhǔn)備。3.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖片特征，使用支持向量機(jī)、決策樹(shù)和K近鄰算法進(jìn)行分類(lèi)，分別比較三種算法的分類(lèi)效果。4.對(duì)多個(gè)分類(lèi)器的結(jié)果進(jìn)行融合，通過(guò)投票或加權(quán)平均的方式，得到最終分類(lèi)結(jié)果。5.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)估，比較本文提出的方法和現(xiàn)有垃圾郵件過(guò)濾方法的效果。預(yù)期工作包括：研究文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)處理和清洗、算法實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)評(píng)估等。其中，算法實(shí)現(xiàn)是比較關(guān)鍵的一步，需要熟悉Python等編程語(yǔ)言和常用的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，如TensorFlow、Keras、Scikit-learn等。五、參考文獻(xiàn)[1]ChenC,ZhangD.Emailimagespamclassificationbasedonconvolutionalneuralnetwork[C].2017IEEEInternationalConferenceonSignalandImageProcessing(ICSIP),2017.[2]LeiC,ZhangY.Animagespamidentificationalgorithmbasedonenhancedfeatureextractionanddynamicthresholding[J].InformationSciences,2018,441:52-65.[3]WuY,KausarYA,HusainA,etal.Enhancedemailspamclassificationusingimagerecognition[C].20182ndInternationalConferenceonFrontiersofSignalProcessing(ICFSP),2018.[4]ZhangD,ChenC.EmailSpamDetectionUsingConvolutionalNeuralNetwork[C].InternationalConferenceonNeuralInformationProcessing.SpringerInternationalPublishing,2016:799-807.[5]ZhangD,ChenC.Anemailimagespamclassificationalgorithmbasedondeeplearning[C].Internation