基于决策树的垃圾邮件过滤仿真实验及结果分析

"这篇文档是关于一个以决策树算法为核心的邮件过滤系统的研究，该系统用于识别和阻止垃圾邮件，以提升网络安全和优化网络带宽使用。在2362条测试数据中，系统表现出高效率，合法条目识别准确率达到了93.8%，召回率为74.5%。该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。" 邮件过滤技术通常涉及多种方法，如内容识别（如贝叶斯过滤和支持向量机）、行为识别以及数据挖掘。在本研究中，决策树算法被用于行为识别检测模型，通过分析邮件的通信行为来判断其是否为垃圾邮件。这种技术考虑了邮件路径的地理属性，并利用数据预处理步骤，如离散化处理，来提取关键特征。预处理后的数据会被输入到决策树模型中进行训练，之后对决策树进行剪枝以优化模型的性能。 通信行为检测模型的构建是研究的核心，模型的总体结构包括数据采集、处理和预处理模块。一旦垃圾邮件被检测到，该系统能够有效地阻止其传播，从而保护网络环境的安全。通过仿真实验，验证了模型的有效性，实验结果显示了模型的高准确性和一定的召回率，表明该模型在实际应用中具有良好的表现。 主要创新点可能在于将决策树算法与行为识别技术相结合，以及在数据预处理和模型剪枝方面的独特处理，这些都为提高邮件过滤系统的检测效率和实时性做出了贡献。尽管具体创新点的详细描述未在摘要中给出，但可以推断这些技术的融合使得系统能在大量邮件中快速准确地识别出垃圾邮件，减轻了校园网络的负担。 研究的结束语和展望部分可能涵盖了对实验结果的总结，对未来研究方向的建议，以及可能的改进策略。而发表论文的部分则可能列出了与这个主题相关的已发布研究成果，可能包括作者在该领域的其他贡献。 这项工作在邮件过滤技术领域提出了一个有潜力的解决方案，特别是对于高校网络环境来说，它提供了一种有效管理带宽资源和保障信息传输安全的手段。通过决策树算法的应用，系统能够学习并适应不断变化的垃圾邮件策略，展示了机器学习在网络安全问题上的应用价值。