决策树算法优化：提升邮件垃圾邮件识别与数据预处理

该文档主要探讨的是"原始数据缺点-决策树算法"在邮件过滤技术中的应用，特别是在处理邮件服务器的日志数据以识别垃圾邮件方面。研究者孙名松教授指导学生王洪斌进行了一项针对邮件过滤技术的深入研究，课题来源于国家“863计划”面上项目，并与哈尔滨理工大学的信息化建设紧密结合。 论文的核心内容包括以下几个部分： 1. 课题背景：介绍了研究背景，强调了利用决策树算法和数据挖掘相结合，目的是提升垃圾邮件过滤的效率和准确性，同时减少校园网络的带宽消耗。 2. 邮件过滤技术：讨论了邮件过滤的不同技术，如行为识别技术（如邮件路径地理属性分析、数据挖掘等）、内容识别（如贝叶斯、支持向量机和神经网络等）以及它们的分类和特点。 3. 通信行为检测模型：提出了基于决策树算法的通信行为检测模型，通过对邮件服务器原始日志的离散化处理，提取出关键特征，以便更有效地检测垃圾邮件。 4. 数据预处理：这是模型构建的关键步骤，通过离散化处理原始数据，使得数据更适合用于决策树的训练和测试。 5. 模型剪枝：对处理后的决策树进行剪枝，以优化模型性能，确保在测试阶段的高效和准确性。 6. 仿真实验：通过实验验证决策树模型的效果，得出结论并可能评估其在实际环境中的表现。 7. 主要创新点：论文着重阐述了这项工作的独特之处，可能是决策树算法的特定应用方法、数据预处理策略或者模型性能的提升。 8. 结束语和展望：总结研究成果，对未来的研究方向和可能的应用领域进行了展望。 9. 模型结构图：展示了通信行为检测模型的详细架构，包括数据采集、处理和预处理模块。 在整个研究过程中，孙名松教授和王洪斌关注了原始数据的局限性，如何通过有效的数据预处理和决策树算法来改进邮件过滤技术，这是一项实用且具有理论价值的研究工作。