基于Bayes的邮件过滤系统研究的中期报告本研究旨在探讨基于Bayes算法的邮件过滤系统的设计与实现。本中期报告将介绍研究所取得的进展，包括数据预处理、特征提取、模型训练和性能评估。数据预处理本研究使用了公开数据集SpamAssassin，该数据集包含了4,000个属于垃圾邮件和正常邮件的样本。在使用数据集之前，我们进行了数据清洗，包括去除一些无用信息，如HTML标签和图片等，以及归一化内容的大小写。特征提取我们目前正在探索一些基本特征的提取方法，如邮件主题、邮件发送者和收件人等。同时，我们正在研究如何提取更高级的特征，如词频和文本结构等。模型训练我们使用朴素贝叶斯算法来进行模型训练。在训练之前，我们将数据集分为两部分：70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。我们使用训练数据集来计算每个特征值在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，并使用测试数据集来评估模型的性能。性能评估我们使用两种度量标准来评估模型的性能：准确率和召回率。准确率表示分类正确的邮件占总邮件数量的比例，召回率表示分类为垃圾邮件的垃圾邮件数量占实际垃圾邮件数量的比例。我们的初步结果显示，我们的模型准确率达到了90%以上，召回率达到了80%以上。下一步工作我们将继续探索更多的特征提取方法和算法改进来提高模型的性能。我们还计划研究如何应用深度学习算法来改进邮件过滤系统的性能。