基于向量机的校园网文本数据分析与过滤技术研究的中期报告本文旨在对校园网文本数据分析与过滤技术基于向量机的研究进行中期报告。本研究主要针对校园网中存在的垃圾邮件、广告等不良信息进行分析和过滤，提高校园网信息的质量和安全性。首先，在研究中期阶段，我们已经完成了对校园网文本数据的收集和处理工作。我们使用Python编程语言，利用网络爬虫技术爬取了大量的校园网文本数据，包括邮件、微博、论坛帖子等。我们对这些数据进行了清洗和预处理，去除了重复和无用的信息，将文本数据转换成了向量表示。接着，我们选择了支持向量机（SVM）作为主要的分类器。SVM是一种经典的机器学习算法，在文本分类任务中得到了广泛应用。我们使用Python的scikit-learn库实现了SVM模型，并对样本进行了训练和测试。训练的数据集包括了垃圾邮件、广告和正常信息的向量表示，测试集则是从校园网收集到的一些新的文本数据。在模型训练和测试中，我们主要关注了分类器的性能和准确率。通过调整不同的参数，比如SVM核函数、正则化系数等，我们得到了一个较为优秀的模型，其在测试集上的准确率达到了90%左右。这说明我们的模型可以在一定程度上有效地识别和过滤不良信息。最后，在研究的下一步中，我们将进一步完善模型，提高分类器的性能和稳定性。具体来说，我们将考虑如何处理多类别数据，用更多的特征和技术提高文本表示的精度，以及设计一些策略和算法来进一步减少误判和漏判的问题。