（计算机毕设选题推荐）基于python的邮件分类系统

摘要

本文设计并实现了一个基于Python的邮件分类系统，该系统旨在提高电子邮件处理的自动化和效率。通过综合运用自然语言处理（NLP）技术、机器学习算法以及Python编程语言，系统能够自动分析邮件内容，并将其分类到预设的类别中，如工作邮件、广告邮件、个人邮件等。在系统构建过程中，我们首先进行了数据预处理，包括文本清洗、分词、停用词过滤等步骤；随后，利用特征提取方法将文本数据转换为适合机器学习模型处理的格式；最后，采用多种分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等）进行模型训练与评估，以找到最优的分类模型。实验结果表明，该系统在多种邮件分类任务上均表现出色，具有较高的分类准确率和较好的泛化能力。

关键字：Python；邮件分类；自然语言处理；机器学习；分类算法

Abstract

This paper presents the design and implementation of a Python-based email classification system, aiming to enhance the automation and efficiency of email processing. By integrating natural language processing (NLP) techniques, machine learning algorithms, and the Python programming language, the system is capable of automatically analyzing email content and categorizing it into predefined classes, such as work emails, promotional emails, personal emails, etc. During the system construction, we first conducted data preprocessing, including text cleaning, tokenization, stopword removal, and other steps. Subsequently, feature extraction methods were applied to convert textual data into a format suitable for machine learning models. Finally, various classification algorithms (e.g., Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest) were employed for model training and evaluation to identify the optimal classification model. Experimental results demonstrate that the system achieves high classification accuracy and good generalization ability in various email classification tasks.

Keywords: Python; Email Classification; Natural Language Processing; Machine Learning; Classification Algorithms

目录

目录

1. 绪论
   • 1.1 研究背景与意义
   • 1.2 国内外研究现状
   • 1.3 研究内容与方法
   • 1.4 论文结构安排
2. 相关技术理论基础
   • 2.1 Python编程语言简介
   • 2.2 自然语言处理技术
   • 2.3 机器学习算法概述
   • 2.4 数据预处理与特征提取方法
3. 系统需求分析
   • 3.1 用户需求分析
   • 3.2 功能需求分析
   • 3.3 性能需求分析
4. 系统设计与实现
   • 4.1 系统架构设计
   • 4.2 数据预处理模块
   • 4.3 特征提取与表示
   • 4.4 分类算法选择与实现
   • 4.5 系统集成与测试
5. 实验与结果分析
   • 5.1 实验数据集与评价指标
   • 5.2 实验设计与实施
   • 5.3 实验结果与分析
   • 5.4 性能优化与讨论
6. 结论与展望
   • 6.1 工作总结
   • 6.2 研究成果与创新点
   • 6.3 不足与展望
7. 参考文献

 参考文献

1. 林秀绮,刘昌东. (2023). 基于深度学习的邮件分类系统研究. 计算机应用研究, 40(1), 228-232.

2. 张家荣,杨淑君. (2022). 自然语言处理在邮件过滤中的应用. 计算机科学, 49(6), 179-184.

3. 吴俊民,李彦瑜. (2021). Python编程在数据分析与机器学习中的应用. 软件工程, 24(5), 37-41.

4. 张崇以,王威全 (2020). 基于朴素贝叶斯的垃圾邮件检测. 通信技术, 53(8), 1936-1940.

5. 许志任,陈嘉杰. (2019). 机器学习算法在邮件分类中的性能比较. 计算机系统应用, 28(7), 117-122.

6. 蔡志远,陈信文. (2018). 自然语言处理技术在智能邮件处理系统中的应用. 计算机与现代化, (6), 81-85.

7. 李宜紫,杨毅民. (2017). 基于Python的文本数据预处理技术研究. 现代电子技术, 40(13), 72-75.

8. 吴俊伯,阮馨学. (2016). 支持向量机在邮件分类中的优化研究. 计算机应用与软件, 33(7), 296-299.

9. 吴思翰,林佩玲. (2015). 随机森林算法在邮件分类中的应用. 计算机技术与发展, 25(9), 69-72.

10. 邓海来,陈翊依. (2014). 深度学习与自然语言处理在邮件处理中的新进展. 智能计算机与应用, 4(6), 27-30.

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