一、项目简介

随着信息时代的快速发展，电子邮件作为人们日常沟通的重要方式也变得日益普及。然而，随之而来的垃圾邮件问题不可避免地困扰着用户，对邮件通信质量造成负面影响。为了解决这一问题，我们开发了基于朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取的邮件分类系统。
技术方面，我们借助Python编程语言和Sklearn、Flask、Echarts等库与框架，构建了这个功能强大的系统。朴素贝叶斯算法被选作核心分类算法，通过Sklearn库实现模型训练和分类，以提高系统的准确性。TF-IDF算法用于邮件特征提取，进一步优化了分类性能。
系统功能包括邮件检测与数据管理两大模块。邮件检测模块通过朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取，对邮件进行准确分类，解决了垃圾邮件的问题。数据管理模块涵盖了数据存储、分析和可视化，通过Echarts库将检测日志内容以词云、分类饼状图和流量折线图的形式进行可视化展示，使用户能够直观了解邮件流量和分类情况。
这个系统的意义在于为用户提供了一个高效、智能的垃圾邮件分类解决方案。通过朴素贝叶斯算法，我们可以在海量的邮件中迅速准确地筛选出垃圾邮件，提升了邮件通信质量，释放了邮箱存储空间。同时，数据分析和可视化功能让用户能够更好地了解邮件流量和分类情况，为邮件管理提供了有力的支持。这样的系统符合现代社会信息化发展的趋势，对个人、企业和社会都具有积极的意义。

二、开发环境

开发环境版本/工具
PYTHON 3.6.8
开发工具 PyCharm
操作系统 Windows 10
内存要求 8GB 以上
浏览器 Firefox (推荐)、Google Chrome (推荐)、Edge
数据库 MySQL 8.0 (推荐)
数据库工具 Navicat Premium 15 (推荐)
项目框架 FLASK、Skite-learn

三、项目技术

Python：作为开发语言，用于编写后端逻辑和数据处理。
Flask： Python的Web框架，用于搭建后端数据接口和处理HTTP请求。
PyMySQL：用于Python与MySQL数据库的交互，实现数据的存储和读取。
Echarts： JavaScript的数据可视化库，将数据转化为图表形式展示给用户。
LAYUI：轻量级前端UI框架，用于构建用户友好的交互界面。
JavaScript：用于实现前端交互和处理用户输入。
HTML和CSS：用于构建前端界面和样式设计。
scikit-learn、pandas和numpy： Python的数据处理和机器学习库，用于数据预测和分析。
AJAX：用于实现前后端数据交互，异步请求后端数据接口。
MySQL：数据库管理系统，用于持久化数据。

四、功能结构

系统功能结构图

图片1.png

邮件检测与分类模块

功能描述
用户可以将邮件内容输入系统，系统基于朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取进行邮件分类。将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，以净化用户的邮箱。
技术实现简介
使用Sklearn库实现朴素贝叶斯算法模型的训练，将训练好的模型应用于用户输入的邮件内容，进行分类判别。TF-IDF算法用于对邮件内容进行特征提取，生成特征向量。

数据管理模块

功能描述
此模块负责存储和管理系统处理的邮件数据，包括垃圾邮件和正常邮件的分类结果，以及相关的检测日志。
技术实现简介
使用MySQL数据库进行数据存储，将邮件分类结果、检测日志等信息存储于数据库中。通过SQL语句实现对数据的存取、管理、查询等操作。

可视化分析模块

功能描述
提供对系统运行情况的数据分析和可视化展示，包括词云展示常见关键词、饼状图展示邮件分类比例、折线图展示检测流量趋势等。
技术实现简介
使用Echarts技术实现数据的可视化分析，根据数据从数据库中提取相应信息并以图表的形式展示。使用JavaScript对Echarts进行配置和调用，呈现给用户直观的数据分析结果。
这三个模块共同构成了整个系统的功能结构。邮件检测与分类模块解决了垃圾邮件分类问题，数据管理模块负责数据的存储和管理，可视化分析模块则通过图表直观展示数据分析结果，为用户提供全面的邮件管理解决方案。