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该文件包含中文电子邮件数据集。

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简介：
该测试数据集专门用于垃圾邮件的评估和识别。它包含大量标记为垃圾邮件的电子邮件样本，为研究人员和开发人员提供了宝贵的资源，用于训练和验证反垃圾邮件算法。通过对这些数据进行分析，可以深入了解垃圾邮件的特征，从而改进检测和过滤技术，提高网络安全水平。数据集的规模和多样性保证了其在各种实际场景下的适用性。

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  • 中文电子邮件数据集.rar
    优质
    中文电子邮件数据集包含了大量真实的、多样化的中文电子邮件样本，旨在为自然语言处理和机器学习研究提供资源。该数据集适用于文本分类、情感分析等多种应用场景的研究与开发工作。 测试垃圾邮件的数据集。
     
  • 包含60000条记录的电子邮件数据集
    优质
    这是一个庞大的电子邮件数据集合，包含了六万条详细的邮件记录，为研究和数据分析提供了宝贵的资源。 有60000个电子邮件样本可供贝叶斯分类器学习使用，这些邮件被标记为垃圾邮件或正常邮件。
     
  • 电子邮件数据集
    优质
    电子邮件数据集是一系列用于训练和测试机器学习模型的数据集合，包含大量的邮件文本及分类标签信息。 机器学习实战读书笔记（四）：介绍了朴素贝叶斯算法所用到的email数据集。
     
  • 电子邮件数据集-数据集
    优质
    本数据集包含大量电子邮件样本及其分类标签，适用于垃圾邮件检测、主题分类等应用场景的研究与开发。 电子邮件网络由邮箱作为节点，通过邮箱之间发送邮件形成的连接构成。
     
  • 电子邮件数据集.rar
    优质
    电子邮件数据集.rar包含大量结构化和非结构化的电子邮件样本，适用于训练分类算法、语言模型及研究。 垃圾邮件分类数据集包含了用于识别和过滤垃圾邮件的各类电子邮件样本。这些样本经过仔细筛选和标记，能够帮助开发人员训练机器学习模型以提高对垃圾邮件的检测能力。该数据集广泛应用于研究领域，并且对于提升用户邮箱体验具有重要意义。
     
  • 电子邮件钓鱼数据集
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    电子邮件钓鱼数据集包含大量被识别为网络钓鱼尝试的邮件样本及元数据，旨在帮助研究者开发和测试反钓鱼算法。 此数据集专为使用机器学习检测网络钓鱼电子邮件而设计。它结合了： - 来自 Enron 电子邮件数据集的约50万封非网络钓鱼（“安全”）电子邮件。 - 来自其他来源的约2万封网络钓鱼和安全电子邮件。 每封邮件经过清理，并通过专注于识别网络钓鱼指标的定制自然语言处理（NLP）特征提取管道进行分析。目标是为分类任务提供一个即用型数据集，只需少量预处理即可使用。 列详细信息如下： - `num_words`： 电子邮件正文中的字数总数。 - `num_unique_words`： 使用的不同单词数量。 - `num_stopwords`： 常见停用词（例如，“the”、“and”、“in”）的数量。 - `num_links`： 检测到的超链接数量。 - `num_unique_domains`： 超链接中不同域名的数量（例如，“paypal.com”）。 - `num_email_addresses`： 邮件文本中的电子邮件地址计数。 - `num_spelling_errors`： 识别出的拼写错误单词数量。 - `num_urgent_keywords`： 紧急关键词（如“紧急”，“验证”，“更新”等）的数量。 - `label`： 目标变量，0 表示安全电子邮件，1 表示网络钓鱼邮件。 注意： 此数据集不包含原始文本或邮件头信息，仅提供用于训练和测试模型的工程特征。拼写检查使用 pyspellchecker 库在筛选后的令牌上进行处理。停用词列表为固定英文词汇表，并且不含任何个人身份信息（PII）。
     
  • Trec06中文垃圾邮件数据集合
    优质
    Trec06中文垃圾邮件数据集是由国内外研究机构联合发布的用于评估反垃圾邮件技术效果的标准测试集。 电子邮件是互联网的一项重要服务，在学习、工作和生活中被广泛使用。然而，大家的邮箱常常会被各种垃圾邮件填充。据统计，每天产生的垃圾邮件数量达到几百亿至近千亿级别。因此，对电子邮件服务提供商而言，提供有效的垃圾邮件过滤功能至关重要。 朴素贝叶斯算法在识别垃圾邮件的任务中一直表现出色，并且至今仍有许多系统采用该算法作为基本的垃圾邮件识别方法。 本次实验的数据集来自Trec06的一个中文垃圾邮件数据集。解压后的目录包含三个文件夹：data目录下存放了所有的原始邮件（未分词），已处理过的文本在data_cut目录中，标签信息则存储于label文件夹内。每封电子邮件由两部分组成——邮件头和正文，并且这两部分之间通常会有一行空格作为间隔。“spam”表示垃圾邮件，“ham”代表正常邮件。
     
  • 电子邮件垃圾信息数据集
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    该数据集包含了大量电子邮件样本，旨在帮助研究者检测和过滤垃圾邮件。通过标记是否为垃圾邮件，促进机器学习模型训练与评估。 包含中文邮件数据集和英文邮件数据集，内容丰富。由于数据集过大，在word文档中提供了获取这些数据集的步骤指引。
     
  • 希拉里电子邮件数据集HillaryEmails
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    希拉里电子邮件数据集（HillaryEmails）包含了克林顿基金会及希拉里竞选团队发布的约6万封邮件记录，是研究美国政治与外交政策的重要资源。 希拉里邮件数据集HillaryEmails包含了与前美国国务卿希拉里的电子邮件相关的大量文件和记录。这些文档涵盖了她在担任政府职务期间的通信内容，为研究者提供了丰富的资源来分析她的政策立场、外交策略以及政治网络等多方面的问题。 该数据集由多个部分组成，并且经过了详细的分类处理以方便用户查找特定的信息或主题领域内的邮件往来情况。此外，它还包含了一些辅助文件和元数据，这些信息有助于更好地理解和使用其中的电子邮件内容。
     
  • 电子邮件垃圾信息数据集
    优质
    本数据集收集了大量电子邮件样本，涵盖各种类型的垃圾邮件与正常邮件。通过机器学习算法训练模型识别并过滤垃圾信息，旨在提升用户体验和信息安全。 垃圾邮件数据集由dredze教授提供，属于开源的公共数据集，请勿用于商业目的。若在论文中引用，请标明出处。