隨著信息技術(shù)的普及,以及計(jì)算機(jī)和手機(jī)等智能設(shè)備的高速發(fā)展,電子郵件在生活和工作得到了越來越廣泛的應(yīng)用,它可以擺脫傳統(tǒng)紙張書寫的束縛,具有更加高效的傳輸效率,便于留存且不會(huì)輕易丟失。電子郵件帶來便利的同時(shí)也產(chǎn)生了一些弊端,如目前整體的郵件安全形勢就不容樂觀,郵件數(shù)據(jù)泄露現(xiàn)象屢見不鮮,這些數(shù)據(jù)中包含大量隱私信息,對(duì)社會(huì)、企業(yè),尤其是個(gè)人隱私安全會(huì)造成非常嚴(yán)重的影響,所以需要從復(fù)雜繁多的電子郵件中將含有隱私信息的郵件識(shí)別出來。目前關(guān)于隱私信息識(shí)別檢測研究較少,常用的方法不能非常準(zhǔn)確的識(shí)別出隱私信息。為此本文基于詞向量和遷移學(xué)習(xí),提出隱私郵件分類方法,具體研究工作及貢獻(xiàn)包括:（1）針對(duì)隱私郵件文本特點(diǎn),為防止生成的詞向量稀疏和考慮上下文對(duì)單詞的影響,選擇分布式表示詞向量的方式來得到詞向量,針對(duì)詞向量沒有考慮文本的權(quán)重信息,加入TF-IDF權(quán)重,有效增強(qiáng)了郵件文本詞向量的特征表示,使詞向量更易于郵件分類;（2）從隱私郵件泄露對(duì)用戶危害程度的角度出發(fā),對(duì)隱私郵件進(jìn)行分級(jí)。為解決沒有大型隱私郵件數(shù)據(jù)集的問題,使用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行隱私郵件分類,通過對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和門控制單元算法進(jìn)行郵件分類的實(shí)驗(yàn)對(duì)比,... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SVM超平面示意圖

CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

RNN結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]大數(shù)據(jù)時(shí)代電子郵件中的隱私權(quán)保護(hù)[D]. 劉少陽.北京郵電大學(xué) 2016
[3]基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的中文分詞方法的研究[D]. 王威.東北大學(xué) 2015
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的句子分類算法[D]. 林榮華.浙江大學(xué) 2015
[5]統(tǒng)計(jì)與規(guī)則相結(jié)合的中文分詞模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 賀歡.西南交通大學(xué) 2013
[6]基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的中文分詞改進(jìn)及其在面向應(yīng)用分詞中的應(yīng)用[D]. 巫黃旭.浙江大學(xué) 2012
[7]基于粗糙集和貝葉斯算法的郵件過濾系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D]. 史晶.電子科技大學(xué) 2011
[8]基于邏輯回歸模型的垃圾郵件過濾系統(tǒng)的研究[D]. 安波.哈爾濱工程大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3240945