Python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计
项目描述
本项目是一个基于Python的朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统，结合可视化技术，旨在解决垃圾邮件导致的邮件通信质量污染、邮箱存储空间占用、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。项目采用Django框架进行开发，包含完整的文档、源码以及部署教程。
项目背景
随着电子邮件的广泛使用，垃圾邮件问题日益严重，不仅影响了邮件通信的质量，还占用了大量的存储空间，甚至被用于钓鱼或诈骗。为了应对这一问题，本项目设计并实现了一个基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并通过Web形式部署在本地计算机上。
技术栈
- 编程语言: Python
- 机器学习库: Sklearn
- 数据可视化: Echarts
- Web框架: Django
- 前端框架: Lay-UI
- 数据库: MySQL
系统功能
邮件检测模块
- 算法选择: 基于朴素贝叶斯算法
- 特征提取: 使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取
- 数据存储: 将邮件内容及检测结果存储于MySQL数据库
数据管理模块
- 数据存储: 管理存储在MySQL中的邮件数据
- 数据分析: 对邮件数据进行分析
- 数据可视化: 使用Echarts进行数据可视化展示
算法选择
本项目对比了KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法，通过建模和训练，得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下表现最佳，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统的核心算法。
系统测试
系统采用黑盒测试方法对邮件检测与数据管理两大核心模块进行功能性测试，测试结果符合预期，系统能够安全、稳定和可靠地运行。
项目结构
- 文档: 包含项目需求分析、设计文档、测试报告等
- 源码: 包含系统的所有源代码
- 部署教程: 详细说明如何在本地计算机上部署和运行系统
使用说明
- 下载项目源码
- 按照部署教程进行环境配置和系统部署
- 运行系统并进行邮件检测与数据管理操作
贡献
欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码，共同完善这一垃圾邮件分类与检测系统。
联系我们
如有任何问题或建议，请联系项目维护者。
通过本项目，您将能够深入了解朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类中的应用，并掌握如何使用Python及相关技术构建一个完整的邮件分类系统。