Python垃圾邮件分类与检测系统（基于朴素贝叶斯和Django框架的毕业设计源码及可视化）

简介：
本项目为基于Python开发的垃圾邮件分类与检测系统，采用朴素贝叶斯算法进行高效准确的邮件过滤，并使用Django框架实现前端界面的可视化展示，适合用于个人或企业邮箱系统的反垃圾需求。 本项目旨在通过开发一个基于Python的垃圾邮件分类与检测系统来解决因垃圾邮件导致的通信质量下降、存储空间占用以及伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗等问题，并优化邮件分类功能。该系统采用Django框架，结合了Sklearn库和Echarts技术，同时利用Flask和Lay-UI框架构建前端界面，MySQL数据库用于数据存储。 在项目中，我们使用Python的Sklearn库对KNN算法、SVM算法以及朴素贝叶斯算法进行模型训练，并通过对比分析发现，在准确率、召回率及精确度这三个关键指标上，朴素贝叶斯算法的表现优于其他分类方法。因此，系统最终选择了朴素贝叶斯作为核心分类器。 邮件检测模块使用了TF-IDF特征提取技术处理电子邮件内容，然后将这些信息连同检测结果一起存储在MySQL数据库中。数据管理模块则涵盖了对上述数据的管理和分析功能，包括但不限于数据可视化展示等环节。 为了确保系统的稳定性和可靠性，在开发过程中我们通过黑盒测试方法针对邮件检测和数据分析两大核心部分进行了全面的功能性验证，并且测试结果显示系统能够满足设计的基本需求并可靠运行。