基于深度学习的智能电子邮件分类系统的研究与实现（任务书）

毕业设计（论文）任务书

计算机与软件学院 软件工程 专业 21软工智能5班 班 学生 学号
指导教师 职称 副教授
一、毕业设计（论文）题目： 基于深度学习的智能电子邮件分类系统的研究与实现

二、毕业设计（论文）工作规定进行的日期：2024 年 12月 9 日起至 2025 年 5月4日止
三、毕业设计（论文）进行地点： 校内+校外
四、任务书的内容：
选题的目的、意义：
“基于深度学习的智能电子邮件分类系统的研究与实现”这一选题旨在探索深度学习技术在电子邮件分类任务中的应用，验证其相对于传统方法的优势，包括提高分类的准确性和效率。通过这一研究，我们期望能够推动邮件分类技术的不断创新和发展，为未来的邮件处理系统提供更加高效、智能的解决方案。
该选题在提升用户体验、维护网络安全、促进学术研究和推动技术创新等方面具有重要意义。智能电子邮件分类系统能够自动识别和分类邮件，减轻用户负担，提高工作效率。同时，该系统还能有效识别和过滤垃圾邮件和恶意邮件，保护用户隐私和安全。此外，该研究为相关领域提供了新的思路和方法，推动了学术研究的深入发展，并激发了技术创新和研发活力，为其他领域的智能分类系统提供了有益的参考和借鉴。

主要内容及技术要求：
主要研究内容
数据集构建与处理：
收集包括垃圾邮件和正常邮件的邮件文本数据。
对数据集进行预处理，包括文本清洗（如去除停用词、标点符号等）、分词、特征编码等操作，以提高模型的泛化能力。
对数据集进行划分，分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。
模型设计与训练：
设计基于深度学习的电子邮件分类模型，如CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）结合Attention（注意力机制）的模型。
利用预处理后的数据集对模型进行训练，通过调整模型参数、优化器、损失函数等，提高模型的分类准确率。
系统实现与测试：
基于Python编程语言和相关库（如TensorFlow、PyTorch等），实现邮件分类系统的前后台功能。
对系统进行功能测试、性能测试等，确保系统的稳定性和可用性。
实验结果与分析：
展示实验结果的详细信息，