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)

原创于 2025-12-02 07:30:40 发布 · 311 阅读

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#课程设计 #大数据 #知识图谱 #hadoop #spark #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统》的开题报告模板，涵盖研究背景、目标、技术路线、创新点及计划安排等内容，供参考：

开题报告：Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统

一、研究背景与意义

1. 背景

随着互联网通信的普及，垃圾邮件（包括垃圾短信、邮件、社交媒体私信等）已成为全球性公害。据统计，全球每天产生的垃圾邮件占比超过50%，其内容涵盖诈骗、广告、恶意链接等，严重威胁用户隐私与网络安全。传统垃圾邮件检测方法主要依赖以下技术：

规则过滤：基于关键词匹配或正则表达式（如检测“免费”“中奖”等词汇），但易被绕过（如使用同义词替换）。
机器学习：利用朴素贝叶斯、SVM等模型提取文本特征，但需大量标注数据且泛化能力有限。
深度学习：通过CNN、RNN等模型学习语义特征，但对复杂语境（如隐晦诈骗话术）识别效果不足。

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言理解任务中表现出色，其强大的语义表征能力可捕捉垃圾邮件中的隐含模式（如情感诱导、虚假承诺）。结合Django框架开发Web系统，可实现实时检测与用户反馈功能，提升垃圾邮件治理效率。

2. 意义

学术价值：探索LLM在短文本分类任务中的优化策略，解决传统模型对上下文依赖不足的问题。
应用价值：构建低延迟、高精度的垃圾邮件检测系统，适用于企业邮箱、短信平台、社交媒体等多场景。

二、国内外研究现状

1. 传统垃圾邮件检测研究

规则引擎：如SpamAssassin通过预设规则过滤邮件，但需频繁更新规则库。
特征工程+机器学习：
- 使用TF-IDF、Word2Vec提取文本特征，结合随机森林分类（准确率约85%）。
- 缺点：依赖人工特征设计，无法处理未登录词（OOV）问题。
深度学习模型：
- LSTM+Attention机制捕捉长距离依赖，但训练成本高且对小样本数据过拟合。
- 预训练模型（如BERT）微调后性能提升，但推理速度较慢。

2. LLM在垃圾检测中的应用

零样本/少样本学习：利用LLM的通用语义能力，直接对未标注数据分类（如GPT-3.5的“few-shot prompting”）。
多模态检测：结合文本与图像（如邮件中的附件图片）进行联合推理（如Google的Vision-Language模型）。
实时交互优化：通过用户反馈（如“标记为垃圾邮件”）持续微调模型，实现动态更新。

3. 现有不足

缺乏针对中文垃圾邮件的LLM优化方案（现有研究多聚焦英文场景）。
现有系统多为本地化工具，缺乏Web端实时检测与可视化分析功能。

三、研究目标与内容

1. 研究目标

开发一个基于Django的Web系统，集成LLM大模型能力，实现以下功能：

多通道垃圾邮件检测：支持邮件、短信、社交媒体私信（如微信、Twitter）的实时分类。
高精度分类：在中文数据集上达到95%以上的准确率，误报率低于5%。
用户反馈机制：允许用户纠正分类结果，系统自动收集数据并优化模型。
可视化分析：展示垃圾邮件类型分布、趋势变化及关键词云，辅助管理员决策。

2. 研究内容

（1）系统架构设计

前端：React/Vue框架 + Ant Design组件库，实现多端适配（PC/移动端）。
后端：Django提供RESTful API，管理用户请求、模型推理与数据库交互。
数据库：MySQL（结构化数据） + Redis（缓存用户反馈与实时检测结果）。

（2）核心算法模块

数据预处理：
- 清洗HTML标签、特殊符号，统一文本编码（如UTF-8）。
- 使用分词工具（如Jieba、THULAC）处理中文文本，结合词性标注过滤无关词（如“的”“了”）。
LLM集成：
- 调用开源LLM（如Qwen-7B、ChatGLM-6B）进行文本语义编码，生成固定维度的向量表示。
- 通过Prompt Engineering优化分类任务（如设计“这是一封垃圾邮件吗？请回答是/否”）。
分类模型：
- 轻量化方案：在LLM输出向量上训练逻辑回归或XGBoost，平衡速度与精度。
- 端到端方案：微调LLM的分类头（如LoRA适配器），适应特定领域话术。
反馈优化：
- 设计用户反馈接口，将纠正数据存入MySQL，定期用LoRA增量训练模型。

（3）可视化与交互

开发仪表盘展示垃圾邮件统计信息（如每日数量、分类占比）。
实现关键词提取功能，高频词以词云形式呈现（如“转账”“优惠”）。

四、技术路线与创新点

1. 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[数据采集] --> B[数据清洗]
3    B --> C[LLM语义编码]
4    C --> D[分类模型训练]
5    D --> E[Django后端]
6    E --> F[前端交互]
7    F --> G[用户反馈]
8    G --> D

2. 创新点

中文LLM优化：针对中文垃圾邮件特点（如谐音词、网络缩写），设计领域适配的Prompt模板。
动态模型更新：通过用户反馈实现模型在线学习，避免传统方法需定期重新训练的痛点。
多模态扩展接口：预留图像、音频检测接口（如识别邮件中的二维码或语音诈骗内容）。

五、预期成果

完成系统原型开发，支持至少3种通信渠道（邮件、短信、社交媒体）的垃圾检测。
在公开中文数据集（如CCKS2020垃圾邮件数据集）上验证，F1值较传统BERT模型提升3%-5%。
发表核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。

六、研究计划

阶段	时间	任务
文献调研	第1月	梳理垃圾邮件检测模型与LLM应用案例，确定技术选型（如Qwen vs. ChatGLM）。
数据采集	第2月	爬取公开数据集，构建中文垃圾邮件语料库（标注10万条以上样本）。
模型开发	第3-4月	完成LLM微调、分类模型训练，优化Prompt与推理速度（目标延迟<500ms）。
系统实现	第5月	搭建Django后端，开发前端页面，集成检测API与反馈功能。
测试优化	第6月	在真实场景中测试系统性能，调整分类阈值与用户反馈权重。

七、经费预算

项目	金额（元）	说明
服务器租赁	4,000	阿里云GPU实例（A100，3个月）
数据标注	2,000	人工标注垃圾邮件样本
开发工具	1,000	PyCharm专业版、Postman
差旅调研	1,000	访问企业邮箱服务商获取数据
总计	8,000

八、参考文献

[1] 王五, 赵六. 基于BERT的中文垃圾邮件分类研究[J]. 计算机应用, 2023.
[2] OpenAI. GPT-3.5 Fine-Tuning for Text Classification[EB/OL]. 2023.
[3] Django Documentation[EB/OL]. 2024.

备注：

可根据实际条件调整LLM型号（如选择更轻量的Phi-3模型以降低成本）。
建议优先验证邮件与短信场景，再扩展至社交媒体私信（需处理emoji、网络用语等复杂文本）。
需关注用户隐私保护，检测过程中避免存储敏感信息（如身份证号、银行卡号）。

运行截图

项目案例

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