基于决策树的邮件过滤行为识别模型研究

"这篇文档是关于使用决策树算法进行邮件过滤的研究，特别是在教育机构网络环境下的应用。研究由孙名松教授指导，王洪斌同学完成，是国家‘863计划’项目的一部分，旨在通过行为识别和数据挖掘提高垃圾邮件过滤的效率和准确性，减少网络带宽的消耗。" 在邮件过滤技术方面，该研究涵盖了多种方法的比较，包括内容识别（如贝叶斯过滤、支持向量机和神经网络）以及基于行为识别的技术。邮件过滤技术通常被纳入网络安全的三层体系结构中，用于保护信息传输的安全。 行为识别检测模型是研究的核心，它利用决策树算法来分析邮件的通信行为。决策树是一种监督学习算法，能够从特征数据中构建模型，用于分类或回归任务。在垃圾邮件过滤的场景下，决策树可能依据邮件的多个属性（如发送者和接收者的IP地址、域名、邮件长度等）来划分规则，判断邮件是否为垃圾邮件。例如，表5-1展示了部分样本数据，包含了邮件通信的相关特征，如`Ip2domain`、`Ip2sender`、`Ip2receiver`、`Domain2sender`、`Senderlth`（发送者邮件长度）、`Receiverlth`（接收者邮件长度）和`Status`（邮件状态，可能表示是否为垃圾邮件）。 在数据预处理阶段，原始的日志数据被转换成离散化的形式，便于决策树算法处理。离散化是将连续数据转换为离散类别，有助于减少数据复杂性并提高算法的处理速度。之后的二次处理涉及决策树的剪枝，目的是防止过拟合，确保模型对未知数据（测试数据）有良好的泛化能力。 仿真实验是验证模型性能的关键步骤。通过实验，研究者可以评估模型在实际邮件数据上的检测效率和准确性。实验结果有助于确认决策树算法在垃圾邮件过滤中的有效性，并为未来的优化和改进提供基础。 这篇研究的主要创新点可能在于将决策树与行为识别技术相结合，以及针对特定教育网络环境的应用。最后，作者还对研究进行了总结和展望，可能讨论了未来的研究方向和可能的优化策略。此外，该研究还可能涉及到已发表的相关学术论文，展示了研究的理论贡献和技术实用性。