基于决策树的邮件分类技术研究的任务书.docx
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基于决策树的邮件分类技术研究的任务书任务说明:随着互联网和电子邮件的普及,人们每天都会收到大量的邮件,其中很多是垃圾邮件。如何能够快速准确地区分出垃圾邮件是一个亟待解决的问题。本次任务旨在通过研究基于决策树的邮件分类技术,设计一种垃圾邮件自动识别的系统,以提高邮件处理的效率。任务要求:1.调研邮件分类技术的相关文献资料,掌握决策树分类算法的原理和实现方法。2.设计邮件分类系统的架构和流程。系统可以接收用户的邮件,通过对邮件内容进行分析和处理,自动将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件。3.选择适当的特征集,对邮件内容进行特征提取,并将特征用于决策树分类模型的训练。4.利用收集到的邮件样本数据进行测试和评估,分析系统对垃圾邮件识别的准确率、召回率和F1值等性能指标,并优化系统。5.根据任务要求,撰写一份论文,详细介绍任务的背景、目的、思路、设计和实现方法、结果分析和应用前景等内容。任务分工:1.组长:负责任务的组织和协调工作,监督任务进度和成果质量。2.调研人员:负责收集邮件分类技术的相关文献,对算法进行分析和比较。3.设计人员:负责设计邮件分类系统的架构和流程,选择合适数量和质量的样本数据,进行特征提取和模型训练。4.测试人员:负责进行系统测试和评估工作,记录性能指标和评估结果,并提出改进建议。5.撰写人员:负责根据任务要求,撰写一份规范的论文,介绍任务的整体思路和实现过程,以及结果分析和应用前景等内容。任务时间:两个月,具体时间安排由组长协调决定。