基于Python的朴素贝叶斯垃圾邮件分类及检测系统+可视化展示 毕业设计（含文档、源码和部署指南）- 使用Django框架

简介：
本毕业设计开发了一套利用Python与朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类及检测的系统，并采用Django框架实现网页端数据可视化，包含详尽文档、源代码及相关部署说明。 本毕业设计旨在通过Python朴素贝叶斯算法构建垃圾邮件分类与检测系统，并结合可视化技术提升用户体验。项目采用Django框架进行开发，以解决因垃圾邮件导致的通信质量下降、存储空间占用以及钓鱼或诈骗等问题。 在实现过程中，我们利用了Sklearn库中的KNN、SVM和朴素贝叶斯三种算法对数据进行了建模与训练，并通过对比分析得出：朴素贝叶斯算法在准确率、召回率及精确度三项指标上优于其他两种分类方法。因此，最终决定采用该算法作为系统的核心技术。 整个项目包含两个主要功能模块： 1. 邮件检测模块：基于TF-IDF特征提取技术和朴素贝叶斯模型对邮件内容进行分析，并将结果存储至MySQL数据库。 2. 数据管理模块：涵盖数据的增删查改、统计分析及可视化展示等功能，便于用户直观了解系统运行情况。 为验证系统的可靠性和稳定性，我们采用黑盒测试方法对其进行了全面的功能性评估。测试结果显示各项功能均能正常运作且达到了预期目标。 综上所述，该邮件分类与检测系统不仅满足了设计的基本要求，在实际应用中也表现出了良好的性能和用户体验。