一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的开题报告I.研究背景和研究目的随着现代社会信息量的不断增加，垃圾邮件逐渐成为了一种广泛存在的问题。垃圾邮件不仅会消耗用户的时间和精力，还可能给用户带来安全风险。为了防止垃圾邮件的侵扰，人们研发出了各种垃圾邮件过滤技术。然而，单一的垃圾邮件过滤技术可能会存在一定的误判或漏判，因此，针对此问题，目前已经有部分学者提出了一些复合的垃圾邮件过滤方法。本研究的目的是设计一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法，以提高过滤垃圾邮件的准确性和完整性。II.研究方法和步骤本研究将采用以下步骤进行：1.收集和整理一定量的垃圾邮件和正常邮件数据，以便用于实验和数据分析。2.分析已有的垃圾邮件过滤技术，整合优点和缺点，设计出一种复合的垃圾邮件过滤方法。3.建立一个邮件分类模型，并提取特征向量，以便用于分类。4.设计并实现两个独立的分类器，其中第一个分类器使用传统机器学习算法对邮件进行分类，第二个分类器使用深度学习算法对邮件进行分类。5.将两个分类器的结果进行整合，得到最终的垃圾邮件分类结果。如果两个分类器的结果相同，则直接输出；如果两个分类器的结果不同，则考虑将邮件送给人工审核。6.通过实验来评估所提出的方法的性能和有效性，包括准确性、召回率、精确率和F1值等。III.研究意义和预期结果本研究提出了一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法，旨在提高垃圾邮件过滤的效果和效率。该方法结合了传统机器学习算法和深度学习算法，利用两者之间的优势互补，同时能够更好地适应不同类型的邮件。本研究的预期结果是，可以设计出一种具有较高准确性、召回率、精确率和F1值的垃圾邮件过滤方法。相比于单一的垃圾邮件过滤方法，该方法具有更高的效果和更好的适应性。