设计（论文）题目

基于深度学习的电子邮件分类系统的设计与实现

课题来源

工程实践

起讫日期

指导教师（签名）

教研室主任（签名）

课题依据：

随着电子邮件的广泛使用，垃圾邮件问题逐渐凸显。设计并实现一种基于Python的邮件分类系统对于提高电子邮件的过滤效果和用户体验具有重要意义。该系统可以通过机器学习和自然语言处理技术实现对邮件的自动分类，将垃圾邮件和正常邮件区分开来，提高用户工作效率。
本研究将采用Python编程语言和相关的机器学习技术，结合自然语言处理理论，设计并实现一种基于Python的邮件分类系统。具体方法如下：数据收集与预处理：1、收集包括垃圾邮件和正常邮件的邮件文本数据，并进行预处理，包括文本清洗、词干提取等操作，以提高模型的泛化能力。2、模型设计与训练：采用机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等，进行邮件分类模型的设计与训练。通过调整特征提取方法、模型参数等方式，提高模型的分类准确率。3、系统实现与测试：基于Python编程语言和相关库，实现邮件分类系统的前后台功能。对系统进行测试，包括功能测试、性能测试等，确保系统的稳定性和可用性。4、系统优化与改进：根据测试结果和用户反馈，对系统进行优化和改进，包括算法优化、界面优化等，提高系统的用户体验和实用性。
本研究采用Python编程语言和机器学习技术进行研究和开发，这些技术在文本分类和自然语言处理领域有广泛的应用。同时，研究团队具备扎实的编程基础和机器学习理论知识，能够应对研究过程中的技术挑战。因此，本研究思路和研究方法具有较高的可行性。

任务要求：

本课题拟开发基于Python的邮件分类系统，预期达到以下目标：
1）实现对垃圾邮件和正常邮件的自动分类；
2）设计一个用户友好的前端界面，提高系统的易用性；
3）实现对分类模型的实时更新和维护；
4）在实际邮件流量中测试系统的分类准确性和实用性。

毕业设计（论文）进度计划

起讫日期

工作内容

备注

2024.2.21-3.10

查阅相关资料，并翻译英文资料，熟悉开发环境

2024.3.11-4.3

通过资料选择合适的机器学习模型进行特征提取

2024.4.4-5.2

基于Python编程语言和相关库，实现邮件分类系统的前后台功能。对系统进行测试

2024.5.3-5.15

设计实现一个基于深度学习的电子邮件分类系统

2024.5.16-6.04

撰写毕业设计论文

2024.6.05-6.12

毕业设计论文答辩和完善

备注：