基于SVM和D-S证据理论的垃圾邮件过滤技术的研究的开题报告一、选题背景：随着互联网的快速发展，垃圾邮件成为了一个全球性难题。垃圾邮件既浪费了网络带宽，又给用户带来了不必要的麻烦，特别是在进行网上交易、获取信息等活动时，经常会受到垃圾邮件的干扰和骚扰。因此，如何有效过滤垃圾邮件成为了一个值得研究的问题。当前，主流的垃圾邮件过滤技术主要包括规则过滤、Bayesian过滤、邻近算法等。这些技术虽然在一定程度上能够减少垃圾邮件的数量，但是也存在一些问题，例如规则过滤无法应对新型的垃圾邮件攻击、Bayesian过滤会存在误判等问题。因此，本文将研究基于SVM和D-S证据理论的垃圾邮件过滤技术，对其效果进行比较与分析。二、研究内容与方法：本文将利用机器学习中的支持向量机（SVM）算法进行分类学习，对正常邮件和垃圾邮件进行分类。同时，本文还将综合运用D-S证据理论，以增加分类器的可靠性和准确性。本文的具体研究内容包括：1.建立垃圾邮件样本库本文将采集大量的垃圾邮件和正常邮件，并进行筛选和分类，建立合适的垃圾邮件和正常邮件样本库，以供后续分类学习使用。2.提取垃圾邮件的特征向量本文将采用特征提取的方法，提取垃圾邮件中的关键特征，以构建垃圾邮件的特征向量。3.运用SVM算法进行分类学习本文将选择支持向量机算法进行分类学习，对垃圾邮件样本库进行训练，构建垃圾邮件过滤器。4.运用D-S证据理论提高分类器可靠性为了提高分类器的可靠性和准确性，本文将运用D-S证据理论，对分类器进行进一步优化。5.对分类器效果进行评估和分析本文将对分类器进行实验，对分类器效果进行评估和分析，并与其它主流的垃圾邮件过滤技术进行比较。三、研究意义：本文的研究意义在于：1.提出一种新型的垃圾邮件过滤技术，对提高网络安全和提高用户体验具有重要的作用。2.对机器学习的应用和D-S证据理论的进一步研究具有一定的理论意义。3.为后续研究提供了一定的参考和借鉴。四、进度安排：本研究计划分为以下几个阶段：1.建立垃圾邮件和正常邮件样本库，完成特征提取，制定分类学习方案，完成SVM分类器的训练。（一个月）2.运用D-S证据理论，对分类器进行进一步优化。（两周）3.对分类器进行实验，对分类器效果进行评估和分析，并与其它主流的垃圾邮件过滤技术进行比较。（半个月）4.撰写论文并进行修改。（两个月）五、参考文献：[1]ZhangYetal.ResearchonSpamFilteringMethodBasedonDomainName.JournalofInformationSecurityResearch,2020,11(06):331-337.[2]WuZ,HuangQ,ZhangL.AMethodofSpamFilteringUsingSVMandTrieTree.JournalofSoftware,2020,25(04):640-655.