基于循环神经网络的垃圾邮件识别

最新推荐文章于 2024-11-10 13:35:40 发布

孙者行

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文章标签： rnn 人工智能深度学习机器学习-深度学习

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本文探讨如何利用循环神经网络（RNN）解决垃圾邮件识别问题。通过构建基于RNN的模型，结合数据预处理、词袋模型和Keras模块，实现邮件分类。文章还提及模型评估和改进的可能性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

垃圾邮件是指那些没有被用户请求或者意愿订阅的电子邮件，通常包含广告、欺诈信息、诈骗等内容。随着互联网的普及，垃圾邮件成为用户日常电子邮箱使用中的主要问题之一。本文将介绍如何使用循环神经网络（RNN）来实现垃圾邮件的辨别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个垃圾邮件数据集，该数据集包含了已标注为垃圾或非垃圾邮件的样本。可以使用公开的数据集，如SpamAssassin或Enron-Spam等，也可以自己收集和标注数据。接下来，我们使用Python编写代码来加载和预处理数据集。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text

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孙者行

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基于RNN实现垃圾邮件辨别

走向CTO的路上...

01-30

835

基于RNN的垃圾邮件辨别系统通过对邮件文本的特征提取和模式学习，可以高效准确地识别垃圾邮件。本文讲解了从数据预处理、模型构建到实际应用的完整过程，并给出了代码示例，实现了垃圾邮件辨别的基本功能。

基于循环神经网络（RNN）的垃圾邮件辨别

QromMatlab的博客

09-22

476

嵌入层将输入序列映射为词嵌入向量，LSTM层用于学习序列中的时间依赖关系，全连接层用于将最终的隐藏状态映射为垃圾或非垃圾邮件的概率。在垃圾邮件辨别任务中，我们可以将电子邮件的文本内容看作是一个序列，RNN能够有效地学习到其中的语义和结构信息，从而进行分类判断。在训练模型时，我们使用X_train和y_train作为输入和标签进行训练，并指定了训练的轮数和批次大小。可以按照一定的比例划分数据集，例如80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。训练好的模型可以用于对新的电子邮件进行分类，判断其是否为垃圾邮件。

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sas神经网络：构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件

大数据部落

07-08

1570

神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是UCI机器学习存储库（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内

基于机器学习算法：朴素贝叶斯和SVM 分类-垃圾邮件识别分类系统（含Python工程全源码）

小胡说人工智能的博客

06-17

7126

本项目采用朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）分类模型作为基础，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据进行训练，旨在实现垃圾邮件的自动识别功能。通过训练这两个分类模型，我们的目标是建立一个高效准确的垃圾邮件识别系统。当接收到新的邮件时，系统将对邮件文本进行预处理，并利用训练好的模型进行分类。根据模型的预测结果，我们可以准确地判断邮件是否为垃圾邮件，从而进行相应的处理。

机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集）

Chaoy6565的博客

04-13

1万+

这段代码实现了一个朴素贝叶斯分类器来对电子邮件进行分类，其中包括读取数据、文本预处理、训练分类器和预测新邮件的过程。具体来说，代码中使用 get_data 函数从指定目录 DATA_DIR 中读取数据，并将 Spam 和 Ham 的电子邮件内容分别存储在 data 和 target 列表中。在数据预处理过程中，使用 preprocess 函数对文本进行处理，包括转为小写、去除标点符号和停用词等操作。接下来实现了 NaiveBayesClassifier 类的 fit 和 predict 方法，其中 fi

垃圾邮件分类识别 word2vec+svm实现 Accuracy 、f1_score、 roc曲线完整代码+数据集可直接运行

06-14

496

垃圾邮件分类识别 word2vec+svm实现 Accuracy 、f1_score、 roc曲线完整代码+数据集可直接运行

垃圾邮件识别的智能算法.doc

01-10

近年来随着深度学习网络的不断发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等技术也逐渐应用在垃圾邮件识别领域。一种基于SMOTE和随机森林的垃圾...

基于卷积神经网络的垃圾邮件分类系统python源码含数据集+模型+设计报告.zip

12-12

在垃圾邮件识别这一任务中，卷积神经网络能够捕捉文本中的局部特征，并通过深层次的网络结构进行抽象，最终实现高准确率的分类。本项目的源码部分采用了Python编程语言，Python在数据科学领域有着广泛的应用，其...

Python识别垃圾邮件

m0_67373485的博客

03-13

2406

现在的词典里有52113个词，显然太多了，有些词只出现了一两次，后续特征提取的时候一直空占着一个维度显然是不明智的做法。最终结果保存在"fvs_%d_%d.npy"文件内，其中第一个格式符代表正常邮件的数量，第二个格式符代表垃圾邮件的数量。网上用于垃圾邮件识别的数据集大多是英文邮件，所以为了表示诚意，我花了点时间找了一份中文邮件的数据集。可以发现两个模型的性能是差不多的(SVM略胜于朴素贝叶斯)，但SVM更倾向于向垃圾邮件的判定。即前7063行为正常邮件的特征向量，其余为垃圾邮件的特征向量。

计算机毕设项目十三：垃圾邮件识别-word2vec+knn 决策树支持向量机完整数据代码代码直接运行

04-23

547

计算机毕设项目十三：垃圾邮件识别-word2vec+knn 决策树支持向量机完整数据代码代码直接运行

朴素贝叶斯算法代码实现（垃圾邮件检测）

qq_52053775的博客

09-23

2891

（1）分词首先需要对文本进行分词操作，转换为list,同时词语全部小写，并去除字母数量小于等于2的单词(2)创建语料表对于每一封邮件，我们需要得到每一封邮件出现的词语，即语料表（3）得到词向量首先初始化一个向量，只要对应词在邮件中出现，相应位置置1，于是我们得到了词向量串联起来：首先读取邮件，得到每个邮件的语料表，然后划分训练集和测试集，得到训练集每个邮件的词向量以及类别（垃圾邮件/非垃圾邮件）

基于Pytorch的MLP（以垃圾邮件分类为例）

qq_45882032的博客

10-26

2149

本文是《Pytorch深度学习入门与实战》，中国水利水电出版社一书中的例子数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1rODLa65Js4K5rZ1iMDQ2DA 提取码：d8fc 代码全连接神经网络（Multi-Layer Perception，MLP）或称多层感知机。以下实现了对垃圾邮件的分类训练代码： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler

垃圾邮件快速识别思路与实现

geqianx的博客

11-10

172

一般来说，在一封正常邮件中，是不会出现太多类似于【、】、*、-、/这样的字符的。如果一封邮件中包含的类似字符数量超过一定的比例，我们可以直接认为是垃圾邮件，而不需要朴素贝叶斯算法或者支持向量机等复杂的算法，可以大幅度提高分类速度。接下来我将给出快速识别垃圾邮件的代码。（仅通过“【、】、*、-、/”等字符所占比例）text = '我公【司免】费开发【票，微*信*同-号'return '垃圾邮件'return '正常邮件'

垃圾邮件识别-朴素贝叶斯算法

zqzq19950725的博客

01-23

5626

1、数据集 垃圾邮件识别使用的数据集为Enron-Spam数据集，该数据集是目前在电子邮件相关研究中使用最多的公开数据集，其邮件数据是安然公司（Enron Corporation, 原是世界上最大的综合性天然气和电力公司之一，在北美地区是头号天然气和电力批发销售商）150位高级管理人员的往来邮件。这些邮件在安然公司接受美国联邦能源监管委员会调查时被其公布到网上。 机器学习领域使用Enro...

MLP-垃圾邮件分类

weixin_61530107的博客

07-22

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全连接神经网络（Multi-Layer Perception,MLP)或者叫多层感知机，是一种连接方式较为简单的人工神经网络结构，属于前馈神经网络的一种，主要由输入层、隐藏层和输出层构成，并且在每个隐藏层中可以有多个神经元。层层计算输出预测结果，利用损失函数反向传播计算参数梯度，利用梯度下降等优化算法更新模型参数，来减小损失，即选取最优参数来拟合样本和目标之间的关系，从而使得预测效果最好，可以通过模型预测新样本的目标。全连接神经网络示意图。

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类Python实现

最新发布

04-25

<think>嗯，用户想知道如何用神经网络来检测或处理垃圾邮件。我需要先理清楚这个问题的关键点在哪里。首先，用户可能对神经网络的基础有一定了解，但需要具体到垃圾邮件检测的应用场景。接下来，我需要从现有的引用材料中提取相关的信息，并结合常见的神经网络模型来组织回答。首先，引用1提到循环神经网络（RNN）用于垃圾邮件识别，特别是处理文本序列。引用2讨论了图神经网络（GNN）在社交网络垃圾邮件检测中的应用，将用户和邮件建模为图结构。引用3则介绍了ResNet，虽然主要用于图像，但残差连接的思想可能对其他模型有帮助。不过用户的问题主要集中在文本处理，所以可能需要更关注RNN、CNN以及可能的结合方法。接下来，我需要确定回答的结构。通常，方法部分可以按数据预处理、模型选择、特征提取、训练优化等步骤展开。模型部分需要涵盖RNN、CNN、Transformer以及GNN，每个模型的适用场景和优缺点。同时，用户可能对实际应用中的挑战感兴趣，比如数据不平衡、实时性等，所以需要提到这些点。还要注意用户可能混淆不同神经网络的应用，比如为什么用RNN而不是CNN，或者图神经网络在什么情况下适用。需要解释清楚不同模型的适用性，比如RNN处理序列数据，CNN捕捉局部特征，GNN处理图结构数据。然后，相关问题的生成也很重要，应该引导用户深入探讨模型选择、优化方法、与传统方法的对比，以及实际部署的问题。例如，用户可能想知道如何选择模型，或者如何处理数据不足的情况。最后，要确保回答符合格式要求，使用正确的中文表达，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。同时，引用文献的标识要自然添加，比如在提到RNN时引用[^1]，图神经网络时引用[^2]，残差连接时引用[^3]。可能需要注意的误区是，用户可能认为只需要选择一个模型就能解决问题，但实际上数据预处理和特征工程同样重要。需要强调整个流程的各个环节，以及如何根据具体情况调整模型结构。例如，文本数据可能需要词嵌入，而社交网络数据需要图结构建模。总结下来，回答需要结构清晰，分步骤讲解方法，列举不同模型及其应用场景，讨论挑战和解决方案，并生成相关问题引导进一步学习。同时确保引用正确，格式无误，语言自然。</think>### 神经网络在垃圾邮件检测中的应用方法与模型 #### 一、核心方法与步骤 1. **数据预处理与特征表示** - **文本向量化**：将邮件内容转化为数值形式，常用方法包括词袋模型（BoW）、TF-IDF，或基于预训练词嵌入（如Word2Vec、GloVe）生成词向量[^1]。 - **序列处理**：对文本按时间序列建模，如使用词索引序列输入循环神经网络（RNN）或Transformer模型。 - **图结构建模**（社交网络场景）：将用户、邮件及其关系建模为图结构，节点特征包含内容、行为等，边表示交互关系（如引用[^2]中提到的发送/接收行为）。 2. **模型选择与设计** - **循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）**：适合处理文本序列的上下文依赖关系，例如捕捉邮件内容中的长距离语义关联[^1]。示例模型结构： $$ h_t = \text{LSTM}(x_t, h_{t-1}) $$ - **卷积神经网络（CNN）**：提取局部文本特征（如关键词组合），通过池化层捕获重要信息[^3]。 - **Transformer模型**：利用自注意力机制捕捉全局语义，适用于长文本或复杂语言模式（如BERT、RoBERTa的变体）。 - **图神经网络（GNN）**：在社交网络场景中，通过图卷积（GCN）或图注意力（GAT）聚合邻居节点信息，检测异常传播模式。 3. **分类与优化** - 输出层使用Softmax或Sigmoid函数进行二分类（垃圾/非垃圾）。 - 损失函数：交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。 - 优化技巧：Dropout防止过拟合、学习率调度、早停法（Early Stopping）[^2]。 #### 二、典型模型对比 | 模型类型 | 适用场景 | 优势 | 局限性 | |----------------|------------------------------|-------------------------------|---------------------------| | RNN/LSTM | 序列化文本（如邮件正文） | 捕捉时序依赖 | 长序列训练效率低 | | CNN | 局部关键词组合检测 | 计算高效，并行性强 | 忽略全局语义 | | Transformer | 复杂语言模式（如伪装内容） | 全局注意力机制，高精度 | 计算资源需求大 | | GNN | 社交网络关联分析 | 挖掘用户行为关联性 | 需要图结构数据支持 | #### 三、实际应用挑战 1. **数据不平衡**：垃圾邮件占比通常较低，需采用过采样（SMOTE）或调整损失函数权重。 2. **对抗性攻击**：垃圾邮件可能包含混淆词（如"Vi@gra"），需结合规则过滤或对抗训练。 3. **实时性要求**：轻量级模型（如TextCNN）更适合在线部署[^3]。 #### 四、扩展案例 - **结合多模态信息**：在图神经网络中同时利用文本内容和用户社交行为特征（如引用的图级分类方法）。 - **残差连接改进**：借鉴ResNet思想，在深层网络中引入跳跃连接缓解梯度消失问题[^3]。