邮件自动分类器设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和普及，电子邮件已经成为人们日常生活中不可或缺的沟通工具之一。

然而，海量的邮件数量也给人们带来了信息过载的困扰。

邮件自动分类技术作为一种有效的解决方案，能够根据邮件的内容自动将其分类到预定义的类别中，从而帮助用户快速定位和处理邮件，提高工作效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

邮件自动分类作为自然语言处理领域的一个重要应用，近年来受到了国内外学者的广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内对于邮件自动分类的研究起步相对较晚，但近年来取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.邮件自动分类相关技术研究：深入研究邮件自动分类的相关技术，包括文本预处理、特征提取和分类算法等。

重点研究不同文本预处理方法对分类性能的影响，比较分析不同特征提取方法的优缺点，以及探讨不同分类算法在邮件分类问题上的适用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外有关邮件自动分类、自然语言处理、机器学习等方面的文献资料，了解邮件自动分类技术的发展现状、研究热点和难点，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.数据收集与处理：收集和整理邮件数据集，并对数据进行预处理，例如去除html标签、提取邮件正文等。

3.特征提取：从预处理后的邮件数据中提取特征，例如使用词袋模型、tf-idf等方法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的邮件自动分类方法，该方法能够自动学习邮件的特征表示，相比传统的基于人工特征的方法，能够更好地捕捉邮件的语义信息，提高分类的准确率。

2.构建一个大规模的中文邮件数据集，用于训练和测试邮件自动分类模型。

3.将邮件自动分类技术应用于实际场景，例如垃圾邮件过滤、客户服务等，并开发相应的应用系统。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李晓黎,王宇,王建勇.基于改进tf-idf的垃圾邮件特征选择[j].计算机工程,2020,46(08):132-138.

2.张玉芳,王晓龙,李爱萍,等.基于多分类器融合的垃圾邮件过滤方法[j].计算机应用研究,2021,38(01):107-112.

3.刘洋,王国胤,李进,等.基于主动半监督学习的垃圾邮件过滤方法[j].四川大学学报(自然科学版),2019,56(05):955-960.