基于决策树的垃圾邮件过滤技术对比研究

"这篇文档是关于使用决策树算法在邮件过滤技术中的应用研究，与其它过滤技术进行比较的学术论文概述。文章由孙名松教授指导，王洪斌完成，探讨了如何通过决策树算法强化信息传输安全并减少校园网络带宽负担。" 在邮件过滤技术领域，本文主要关注决策树算法的应用，它被用来建立通信行为检测模型以识别和过滤垃圾邮件。论文内容包括以下几个关键部分： 1. **课题背景**：该研究是在国家“863计划”项目背景下提出的，目标是提升邮件过滤的效率和实时性，同时保障信息安全和优化网络资源。 2. **邮件过滤技术**：对比了多种邮件过滤技术，如内容识别（贝叶斯、支持向量机、神经网络等）和行为识别（如邮件路径地理属性分析、数据挖掘）。这些技术构成了网络安全的三层体系结构。 3. **行为识别检测模型**：论文提出了一个基于决策树算法的模型，用于分析邮件的通信行为。这个模型可能涉及到数据的离散化处理，以及后期的决策树剪枝，以实现更高效的测试和精确的过滤。 4. **数据预处理**：在应用决策树之前，原始邮件日志数据需要进行预处理，包括离散化，以简化数据并使其更适合算法分析。 5. **仿真实验**：进行了实验以验证模型的效果，通过比较不同过滤技术的结果（如图5-6所示），评估了决策树算法在垃圾邮件过滤上的性能。 6. **主要创新点**：可能包括将决策树算法与行为识别技术的结合，以及对处理后的决策树进行剪枝的策略，这些创新可能提高了过滤的准确性和速度。 7. **结束语和展望**：总结研究发现，并对未来的研发方向给出展望，可能涉及进一步优化过滤模型或探索新的技术融合。 8. **发表论文**：论文详细内容未提供，但暗示了研究已在相关领域发表，展示其学术价值和实践意义。 这篇论文详细讨论了决策树算法在邮件过滤中的优势，通过与传统的过滤技术比较，强调了它的有效性和适应性。这种技术的应用有助于改进当前的垃圾邮件过滤系统，提高网络安全防护能力。