基于朴素贝叶斯的垃圾邮件识别.zip

简介：
本项目采用朴素贝叶斯算法，旨在有效识别和过滤电子邮件中的垃圾信息，提高用户体验与安全性。 ### 朴素贝叶斯垃圾邮件识别 电子邮件是互联网的一项重要服务，在大家的学习、工作和生活中被广泛使用。然而，许多人的邮箱常常充斥着各种各样的垃圾邮件。 据统计，每天互联网产生的垃圾邮件数量达到几百亿甚至近千亿的级别。因此，对于电子邮件服务提供商而言，实现有效的垃圾邮件过滤功能至关重要。朴素贝叶斯算法在处理这类任务时一直表现出色，并且至今仍有许多系统采用该算法作为基础模型来识别垃圾邮件。 本次实验使用的数据集来自Trec06中文垃圾邮件数据库。解压后的文件夹包含三个部分：data目录下存放了所有未分词的原始邮件，已预处理好的文本位于data_cut目录中；而标签信息则保存在label文件夹内，每行记录包括一个分类标签（‘spam’表示垃圾邮件、‘ham’代表正常邮件）及其对应的文件路径。