基于决策树的垃圾邮件过滤仿真实验

"这篇文档是关于仿真实验与决策树算法在邮件过滤技术中的应用，由孙名松教授指导，王洪斌同学完成的研究。该研究结合国家‘863计划’项目，针对校园信息化环境下的信息安全问题，尤其是垃圾邮件过滤。通过决策树算法构建通信行为检测模型，以提升邮件过滤的效率和准确性。" 本文首先介绍了课题的背景，其来源于国家"863计划"的面上项目，并结合哈尔滨理工大学的校园信息化建设，目标是增强信息传输的安全性并减少校园网络带宽的占用。研究的主要内容包括：对比多种邮件过滤方法，特别是利用行为识别技术；提出基于决策树算法的通信行为检测模型，以优化邮件过滤的实时性和效率；进行数据预处理，将邮件服务器日志中的原始数据离散化；对生成的决策树进行剪枝处理，以实现更高效、精确的测试；以及进行仿真实验以验证模型的有效性。 邮件过滤技术部分，文中列举了多种常见的过滤技术，如内容识别（如贝叶斯和支持向量机）、行为识别和神经网络。这些技术被分为数据挖掘和内容识别两大类。文章还探讨了网络安全的三层体系结构，这为邮件过滤提供了理论框架。 通信行为检测模型部分，研究建立了一个包含数据采集、处理和预处理的模型结构，用于检测和过滤垃圾邮件。模型的核心是利用决策树算法，通过对邮件通信行为的分析，识别出可能的垃圾邮件。 在数据预处理阶段，研究团队对原始日志数据进行了离散化处理，这是数据挖掘前的关键步骤，有助于提取特征和降低数据复杂性。之后，通过决策树的剪枝操作，可以防止过拟合，提高模型的泛化能力，确保对测试数据的高效、准确判断。 仿真实验是验证模型效果的重要环节，通过实验可以评估决策树算法在邮件过滤中的性能，包括准确率、召回率和F1分数等指标，进而优化模型参数，提高过滤效果。 最后，论文还讨论了主要创新点和未来展望，可能包括如何改进决策树模型，优化过滤策略，或者与其他过滤技术结合以提升整体性能。此外，作者们还可能在相关领域发表了论文，进一步分享他们的研究成果。 这篇文档详尽阐述了决策树算法在邮件过滤中的应用，涵盖了从模型设计、数据预处理到仿真实验的全过程，对于理解邮件过滤技术和决策树在网络安全中的应用具有重要的参考价值。