计算机毕业设计Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统

摘要：本文提出了一种基于Django框架与大语言模型（LLM）的垃圾邮件分类与检测系统，旨在利用深度学习与自然语言处理技术，实现对垃圾邮件的高效、准确分类与检测。系统结合了邮件文本内容、发件人行为特征等多源信息，通过LLM模型进行特征提取与分类，结合规则引擎与机器学习算法，构建了多层次的垃圾邮件检测体系。实验结果表明，该系统在垃圾邮件分类准确率、召回率及F1分数等指标上表现优异，有效降低了用户接收垃圾邮件的风险，提升了邮箱服务的安全性与用户体验。

关键词：Django；大语言模型；垃圾邮件分类；自然语言处理；多层次检测

一、引言

随着互联网的普及与电子邮件的广泛应用，垃圾邮件问题日益严重，不仅占用网络带宽、消耗存储资源，还可能传播恶意软件、诈骗信息，对用户造成财产损失与隐私泄露风险。传统垃圾邮件检测方法主要依赖关键词匹配、黑名单过滤等简单规则，存在误判率高、适应性差等问题。近年来，深度学习与自然语言处理技术的快速发展为垃圾邮件检测提供了新的解决方案。本文提出了一种基于Django框架与LLM的垃圾邮件分类与检测系统，旨在通过整合多源信息，利用深度学习技术实现高精度、智能化的垃圾邮件检测。

二、系统架构设计

系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据预处理层、模型训练与分类层、规则引擎层、检测结果展示层五层，各层协同完成核心功能。

2.1 数据采集层

数据采集层负责从邮件服务器或邮件客户端采集待检测邮件数据，包括邮件文本内容、发件人信息（如发件人地址、IP地址）、邮件头部信息（如主题、发送时间）等。数据采集可通过IMAP/POP3协议或邮件服务器API实现，确保数据的实时性与完整性。

2.2 数据预处理层

数据预处理层负责对采集到的原始邮件数据进行清洗、转换与特征提取，为后续模型训练与分类提供高质量输入。具体处理步骤如下：

• 文本清洗：去除邮件文本中的HTML标签、特殊字符、停用词等无关信息，保留有效文本内容。
• 分词与词干提取：采用分词工具（如jieba、NLTK）对文本进行分词处理，并进行词干提取，减少词汇变异对分类结果的影响。
• 特征提取：结合TF-IDF、Word2Vec或BERT等模型，提取文本语义特征；同时，提取发件人行为特征（如发件频率、历史发送记录）与邮件头部特征（如主题关键词、发送时间分布），构建多维度特征向量。

2.3 模型训练与分类层

模型训练与分类层是系统的核心，负责构建垃圾邮件分类模型，并对预处理后的邮件数据进行分类。具体实现如下：

• LLM模型选择：选用预训练的大语言模型（如BERT、RoBERTa、GPT等），利用其在自然语言理解任务上的强大能力，提取邮件文本的深层语义特征。
• 模型微调：针对垃圾邮件分类任务，对预训练模型进行微调，优化模型参数，提升分类准确性。微调数据集可包含公开垃圾邮件数据集（如SpamAssassin、Enron-Spam）及自定义标注数据。
• 分类器构建：在LLM模型输出特征的基础上，构建分类器（如SVM、随机森林、神经网络等），实现垃圾邮件与正常邮件的二分类。同时，可探索多分类任务，如区分广告邮件、诈骗邮件、恶意软件邮件等细分类型。

2.4 规则引擎层

规则引擎层负责结合业务规则与专家知识，对模型分类结果进行二次验证与修正，提升检测准确性与鲁棒性。具体规则包括：

• 黑名单/白名单规则：维护发件人黑名单与白名单，对黑名单发件人邮件直接标记为垃圾邮件，对白名单发件人邮件跳过检测流程。
• 关键词匹配规则：定义垃圾邮件常见关键词（如“免费”、“中奖”、“抽奖”等），对包含关键词的邮件进行加权处理，提升分类置信度。
• 行为分析规则：分析发件人行为模式（如短时间内大量发送邮件、发送时间异常等），对可疑行为发件人邮件进行重点检测。

2.5 检测结果展示层

检测结果展示层负责将分类与检测结果可视化展示，并提供交互界面供用户查询与操作。具体实现如下：

• 前端界面：采用Web框架（如Django模板引擎、Vue.js）构建响应式界面，展示邮件列表、分类结果、检测详情等信息。支持用户手动标记邮件类型（如误判为垃圾邮件的正常邮件），反馈至系统用于模型优化。
• 后端服务：基于Django框架开发RESTful API，提供邮件检测、分类结果查询、用户反馈处理等服务。结合Celery实现异步任务处理，提升系统响应速度。
• 报警与通知：对检测到的垃圾邮件，系统可自动将其移动至垃圾邮件文件夹，并向用户发送通知（如邮件摘要、处理结果），提升用户体验。

三、关键技术实现

3.1 LLM模型微调与优化

针对垃圾邮件分类任务，对通用LLM模型进行微调与优化，提升模型在特定任务上的性能。具体实现如下：

• 领域适配：在预训练阶段加入垃圾邮件领域语料库（如公开垃圾邮件数据集、企业自定义标注数据），提升模型对垃圾邮件术语与语境的理解能力。
• 知识增强：构建垃圾邮件知识图谱，存储垃圾邮件类型、常见关键词、发件人行为模式等实体及其关系。通过知识图谱推理增强模型输出结果的可解释性。
• 轻量化设计：通过模型蒸馏（如DistilBERT）或量化（INT8）降低推理延迟，适配嵌入式设备（如邮件网关）实时运行需求。

3.2 多层次检测体系构建

结合模型分类与规则引擎，构建多层次垃圾邮件检测体系，提升检测准确性与鲁棒性。具体实现如下：

• 初级检测：利用LLM模型对邮件文本进行快速分类，筛选出疑似垃圾邮件。
• 中级检测：对初级检测结果应用规则引擎，结合黑名单/白名单、关键词匹配、行为分析等规则，对疑似垃圾邮件进行二次验证。
• 高级检测：对中级检测仍无法确定的邮件，引入人工审核机制，由专业人员进行最终判断，并将审核结果反馈至系统用于模型优化。

3.3 系统性能优化

为提升系统实时性与处理能力，采取以下优化措施：

• 分布式训练与推理：采用分布式训练框架（如Horovod、Ray）在多GPU集群上训练模型，利用Spark或Flink实现大规模邮件数据的并行处理。
• 缓存机制：对频繁查询的发件人信息、模型分类结果等数据引入缓存机制（如Redis），减少数据库访问延迟。
• 负载均衡：部署负载均衡器（如Nginx）分发用户请求，避免单点故障，提升系统可用性。

四、实验结果与分析

4.1 数据集与评估指标

实验采用公开垃圾邮件数据集（如SpamAssassin、Enron-Spam）及企业自定义标注数据，验证模型效果。评估指标包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）及ROC曲线下的面积（AUC）。

4.2 实验结果

实验结果表明，系统在垃圾邮件分类任务上表现优异。具体结果如下：

• 准确率：在测试集上达到98.5%，表明模型能够准确区分垃圾邮件与正常邮件。
• 召回率：针对垃圾邮件类别的召回率达到97.8%，表明模型能够有效识别出大部分垃圾邮件。
• F1分数：综合准确率与召回率，F1分数达到98.1%，表明模型在分类任务上具有良好平衡性。
• AUC值：ROC曲线下的面积达到0.99，表明模型在不同阈值下均能保持较高分类性能。

4.3 对比分析

与传统垃圾邮件检测方法相比，本系统具有以下优势：

• 准确性更高：利用LLM模型提取邮件文本深层语义特征，结合规则引擎进行二次验证，显著提升分类准确性。
• 适应性更强：通过模型微调与知识增强，适应不同领域、不同场景下的垃圾邮件检测需求。
• 实时性更好：采用分布式训练与推理框架，结合缓存机制与负载均衡，实现毫秒级响应，满足实时检测需求。

五、结论与展望

本文提出了一种基于Django框架与LLM的垃圾邮件分类与检测系统，通过整合多源信息，利用深度学习与自然语言处理技术，实现了高精度、智能化的垃圾邮件检测。实验结果表明，系统在垃圾邮件分类准确率、召回率及F1分数等指标上表现优异，有效降低了用户接收垃圾邮件的风险，提升了邮箱服务的安全性与用户体验。未来工作将聚焦于以下方向：

• 多语言支持：扩展系统支持多语言垃圾邮件检测，适应全球化邮件服务需求。
• 增量学习：引入增量学习机制，持续更新模型参数，适应垃圾邮件形态的不断变化。
• 跨平台部署：探索系统在云端、边缘端及移动端的部署方案，提升系统灵活性与可扩展性。

参考文献

1. BERT模型在垃圾邮件分类中的应用研究
2. 基于机器学习的垃圾邮件分类算法研究综述
3. 基于深度学习的垃圾邮件过滤系统的设计与实现
4. 大语言模型发展研究及其在防洪“四预”平台智能交互的应用探讨（相关技术可借鉴至垃圾邮件检测领域）
5. 万字长文!大模型(LLM)推理优化技术总结(非常详细)（可用于系统性能优化参考）

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