【源码】基于Python的垃圾邮件检测系统

项目简介

本项目是基于Python开发的垃圾邮件检测系统，可持续监听用户提供的邮箱地址，在接收到新邮件时判断其是否为垃圾邮件。系统针对中文邮件优化，支持词袋模型（BOW）和词频逆文档频率模型（TF - IDF）两种检测模型，通过朴素贝叶斯算法进行邮件分类，还具备模型训练与优化功能。

项目的主要特性和功能

1. 垃圾邮件检测：持续监听邮箱，自动检测并分类垃圾邮件。
2. 多模型支持：提供词袋模型（BOW）和词频逆文档频率（TF - IDF）两种检测模型。
3. 模型训练与优化：通过网格搜索找到最佳模型参数，利用朴素贝叶斯算法训练和优化模型。
4. 易于安装与使用：通过简单安装命令即可使用该系统。

安装使用步骤

安装步骤

使用命令行工具下载并安装本包： shell pip install SpamEmailDetector

使用步骤

1. 导入并初始化EmailListener类，设置邮箱地址、授权密码和检测模型： ```python from SpamEmailDetector.EmailListener import EmailListener

myEmail = EmailListener(email=yourEmailAddress, password=yourPasscode, detectorName=nameOfDetector) myEmail.startListening(10) 其中，`yourPasscode`是邮箱的授权密码，`detectorName`可以是`"BOWSpamDetector"`或`"TfIdfSpamDetector"`。 2. 系统将每隔10秒检查一次新邮件，并在控制台上显示检测结果。 3. 如果需要手动判断某段文本是否为垃圾邮件，可以使用以下代码：python from SpamEmailDetector.BOWSpamDetector import BOWSpamDetector

myInstance = BOWSpamDetector(normalTextFilePATH='./Dataset/normal.txt', spamTextFilePATH='./Dataset/spam.txt', stopWordsTextFilePATH='./Dataset/stopwords_master/baidu_stopwords.txt') myInstance.preprocessEmails(ChineseOnly=False)

TEXT = "..." vectorizedText = myInstance.countVectorizerModel.transform(TEXT) result = myInstance.naiveBayesModel.predict(vectorizedText) ```

注意事项

• 请确保邮箱的授权密码正确无误。
• 系统主要针对中文邮件进行优化，英文邮件的检测效果可能较差。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】