毕业设计项目 机器学习的垃圾邮件分类系统(源码+论文)

0 前言

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是

🚩毕业设计 基于深度学习的新闻文本分类算法系统(源码+论文)

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

难度系数：3分
工作量：3分
创新点：4分

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1 项目运行效果

视频效果：

2 设计概要

课题背景

垃圾邮件开始泛滥于20世纪末期，具有成本低廉，传输便利，诱导性强等特点。某些商业组织利用此契机作为谋取利益的一种手段，肆意传播垃圾邮件。垃圾邮件的广泛传播给人们的工作生活带来了诸多不便与烦恼。大家的收件箱里都会有一些垃圾邮件的存在，它们不仅会占用用户的信箱存储空间，而且会占用用户阅读邮件的时间和精力。同时，用户在处理垃圾邮件时也需要投入大量的时间。垃圾邮件的形式多种多样，也一直随着互联网的发展不断更新，反垃圾邮件工作面临巨大挑战。因此，不断更新垃圾邮件分类和过滤的手段和方法，对改善邮件的使用现状具有重要的现实意义。

目的

随着互联网技术的飞速发展，电子邮件以方便、快捷、环保等优点成为人们日常生活工作中不可或缺的一部分。但与此同时，垃圾邮件的出现对用户造成了严重的影响，给社会带来了极大的财产损失和安全威胁，因此研究垃圾邮件过滤技术具有重要意义。

本课题在基于目前现有的理论和研究基础之上，对垃圾邮件过滤方法进行了系统的研究，使用机器学习技术对垃圾邮件进行分类。

主要实现内容

1 数据采集模块：收集大量的邮件数据，来源有开源数据集， 爬虫， 手动收集。

2 文本向量化模块：将爬取到的邮件数据进行文本向量化处理

3 降维度模块：对模块产生的文本向量进行降维处理

4 贝叶斯分类器模块：构建贝叶斯分类器并使用向量化后的邮件数据进行训练，得到一个用于分类的贝叶斯垃圾邮件分类器。

5 Gui交互模块。

系统设计结构：

系统实现的整体流程如下图所示:

篇幅有限，更多详细设计见设计论文

4 最后

项目包含内容

完整详细设计论文

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