【毕设】基于python的电子邮件分类系统的设计与实现

        获取方式：🛰NzqDssm16

        系统主要由两个功能性界面组成，一个是登陆界面，其中登录界面是根据用户模型来设计有，主要有账户，密码和邮箱服务商三种类型组成。整体设计采用简约风，并拥有良好的用户互动效果，如图所示：

        二是功能性界面，根据IMAP登录成功后，会根据IMAP获取该用户的48小时以内已读状态和未读状态的所有邮件内容，并对这些邮件内容进行分类和统计，再可视化。具体如图3.3.2和图3.3.3所示，可以看到对垃圾邮件和正常邮件的分类结果。

        在收件箱中显示"放入垃圾箱"和"删除"选项。
        在垃圾箱中显示"放入收件箱"和"删除"选项。

1立题依据

1.1毕业设计的研究背景

随着互联网技术的飞速发展，电子邮件已成为人们日常生活中不可或缺的通信工具。无论是个人交流、商务往来还是信息传播，电子邮件都扮演着重要角色。然而，随着邮件数量的不断增加，用户面临着如何高效管理邮件的挑战。大量未分类的邮件可能导致重要信息被遗漏，而垃圾邮件的干扰则进一步降低了邮件的使用体验。

传统的邮件管理方式主要依赖用户手动分类，这种方式不仅耗时耗力，还容易出错。近年来，随着机器学习和自然语言处理技术的快速发展，自动化的电子邮件分类系统成为解决这一问题的有效途径。通过智能算法对邮件进行自动分类，不仅可以提高邮件管理效率，还能显著改善用户体验。

1.2毕业设计研究的目的和意义

本研究旨在设计并实现一个基于Python的电子邮件分类系统，结合前后端技术，为用户提供高效、智能的邮件管理工具。具体目的和意义如下：

提高邮件管理效率：通过自动分类功能，帮助用户快速筛选和管理邮件，减少手动操作的时间和精力。

提升用户体验：设计友好的前端界面，结合高效的后端算法，为用户提供便捷、直观的邮件管理体验。

降低垃圾邮件干扰：通过智能算法识别并隔离垃圾邮件，保护用户的邮件环境。

学术研究价值：探索机器学习和自然语言处理技术在电子邮件分类中的应用，为相关领域的研究提供参考。

实际应用价值：为个人用户和企业用户提供高效的邮件管理工具，提升工作效率和信息安全。

1.3与本课题相关的国内外研究现状述评

国内研究现状

在国内，电子邮件分类技术的研究主要集中在垃圾邮件过滤和分类算法的优化上。许多研究采用了朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等传统机器学习算法，并取得了一定的成果。然而，大多数研究仍集中在后端算法的改进，对前端用户体验的关注较少，且在实时性和自适应性方面仍有待提高。

国外研究现状

国外在电子邮件分类领域已经取得了较为成熟的研究成果。例如，Google的Gmail通过先进的机器学习算法实现了高效的邮件分类和垃圾邮件过滤功能。近年来，深度学习技术（如LSTM、BERT等）也被广泛应用于邮件分类，进一步提升了分类的准确性和效率。此外，国外的研究更加注重系统的整体设计，包括前端交互和后端算法的结合。

1.4研究述评

尽管国内外在电子邮件分类技术上都取得了显著进展，但现有研究仍存在一些不足：

算法优化空间：虽然传统机器学习算法在分类准确率上表现良好，但在处理大规模数据和复杂邮件内容时仍存在瓶颈。

用户体验不足：大多数研究集中在后端算法，对前端界面的设计和用户体验关注较少。

实时性与自适应性：现有系统在处理实时邮件和根据用户行为动态调整分类规则方面仍有待提高。

因此，本研究将结合前后端技术，设计一个高效、智能且用户体验良好的电子邮件分类系统，填补现有研究的不足。

2研究的主要内容及预期目标

2.1毕业设计研究的主要内容

本研究将围绕电子邮件分类系统的前后端设计与实现展开，具体研究内容如下：

2.1.1后端设计与实现

1.邮件接收与解析：通过IMAP协议连接到邮件服务器，接收并解析邮件内容，提取邮件的标题、正文、发件人等信息

2.数据预处理：主要使用BERT技术和jieba库对邮件中英文文本进行清洗、分词、去除停用词等操作，提取文本特征

3.特征提取：采用TF-IDF、词嵌入等技术将文本内容转化为特征向量

4.分类算法实现：设计并实现Transformers和BERT，采用BERT专用的WordPiece分词器进行处理，使用Transformers框架对处理好的数据进行训练模型和开发推理，评估模型代码。

5.结果处理与存储：对分类结果进行标记和存储，支持后续查询和分析

2.1.2前端设计与实现

1.用户界面设计：开发友好的前端界面，包含登录界面和功能性界面，实现邮箱的登录，从而得到需要解析的邮箱，随后使用IMAP技术连接到该邮箱后，我们需要开发一个带有可视化数据和展示邮件分类结果还有获取到的邮件列表的功能性界面。

2.用户交互功能：除了大体上的功能实现，我们还对细节方面进行了优化，实现用户对邮件的手动标记、分类调整等功能，提升用户对分类结果的控制能力

3.数据可视化：通过图表展示分类结果的统计信息，帮助用户直观了解邮件分类情况

本系统采用响应式设计，主要分为顶部导航栏、数据概览区域和邮件列表区域三大部分。

• 顶部导航栏：
  • 描述其包含的功能（如刷新按钮、品牌名称）。
  • 强调设计风格（深蓝色背景、悬停效果等）。
• 数据概览区域：
  • 说明卡片布局及其内容（正常邮件和垃圾邮件的数量及置信度）。
  • 提及使用图表展示分类分布。
• 邮件列表区域：
  • 描述每一行显示的信息（主题、发件人、分类结果等）。
  • 强调交互效果（如悬停时的位移动画）。

2.1.3系统集成与测试

1.系统集成：将前后端模块进行集成，确保系统的整体功能

2.系统测试：对系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试

3.优化与改进：根据测试结果对系统进行优化，提升分类准确率和用户体验

2.2毕业设计研究的预期目标

技术目标

-实现高准确率的邮件分类算法，准确率不低于95%

-设计友好的前端界面，提升用户操作体验

-系统能够实时处理新邮件，并支持多用户操作

应用目标

提供一个完整的电子邮件分类解决方案，适用于个人用户和企业用户

系统能够有效降低垃圾邮件干扰，提高邮件管理效率

3研究方案

3.1毕业设计的研究方法

1.文献调研：查阅国内外相关文献和GitHub，了解邮件分类技术的最新研究成果

2.需求分析：通过问卷调查和用户访谈，分析用户对电子邮件分类系统的需求

3.2毕业设计研究的预期成果

学术成果：撰写相关学术论文，总结研究成果

技术成果：开发一个完整的电子邮件分类系统

应用成果：系统能够实际应用于个人和企业用户的邮件管理，提升工作效率