基于决策树的垃圾邮件行为识别与过滤研究

"这篇论文主要探讨了如何利用决策树算法来优化邮件过滤系统，特别是针对垃圾邮件的检测。作者在孙名松教授的指导下，由王洪斌完成，该研究结合了国家‘863计划’项目和哈尔滨理工大学校园信息化建设的背景。论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 对比不同的邮件过滤方法，提出将行为识别技术引入垃圾邮件过滤。传统的邮件过滤技术包括内容识别（如贝叶斯过滤、支持向量机、神经网络等），而该研究尝试通过分析邮件发送者的通信行为模式来增强过滤效果。 2. 设计并实现了一个基于决策树的通信行为检测模型，以提升邮件过滤的检测效率和实时性。决策树算法以其易于理解和执行速度快的特点，能有效处理大量邮件数据，快速识别潜在的垃圾邮件行为。 3. 数据预处理是关键步骤，原始邮件日志数据需进行离散化处理，以便决策树算法能够处理。离散化可以减少数据的复杂性，提高模型的训练速度和准确性。 4. 对生成的决策树进行剪枝处理，这是二次处理阶段，目的是简化决策规则，防止过拟合，从而在测试数据上实现更高效且准确的分类。 5. 通过仿真实验验证模型的效果，这一步通常包括构建实验环境，收集样本，运行模型，并分析结果，以证明所提方法的有效性和实用性。 论文还强调了主要创新点，可能是将行为识别与决策树算法的结合，以及在实际网络环境中应用的优化。此外，论文还包括结束语和展望，讨论未来可能的研究方向和改进空间。 该研究旨在提升邮件系统的安全性，减轻校园网络负担，通过决策树算法的运用，提供了一种新的垃圾邮件过滤策略，对于网络安全的三层体系结构有积极的贡献。"