对于电子邮箱的过滤垃圾邮件做出的研究与报告

电影推荐系统 毕业设计的内容，基于协同过滤算法的电影推荐系统，目前还在学习完善中

【设计模式】（十八）–结构型模式–过滤器模式 结构型模式–过滤器模式【设计模式】（十八）–结构型模式–过滤器模式过滤器模式定义过滤器模式的优点过滤器模式的使用场景过滤器模式的简单实现 过滤器模式定义 Filter pattern or Criteria pattern is a design pattern that enables developers to filter a set of objects using different criteria and chaining them in a decoupled way through logical operations. 意思是：

matlab实现垃圾邮件分类代码过滤器 使用机器学习过滤垃圾邮件 该项目专注于开发电子邮件垃圾邮件过滤器，该过滤器学习使用各种机器学习技术对垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类。 机器学习系统将接受电子邮件消息的训练，以学习区分垃圾邮件和非垃圾邮件。 在这里学习代表观察垃圾邮件模式的行为，该模式建立在一个足够好的模型上，该模型做出的预测适合训练集并在新数据上很好地泛化。 我们采用基于机器学习技术的不同基于监督分类的算法技术，在预先分类的垃圾邮件和非垃圾邮件的某些数据集上训练系统，并对比它们在测试数据集上的性能，以找到具有更好过滤能力的最佳技术。 我们的方法深入研究了不同风格的机器学习算法。 首先我们实现了基于超平面分类模型的感知器算法。 然后我们主动检查我们在 K 最近邻算法中实现的基于实例的学习模型的性能。 我们的最终方法基于概率模型，我们为此实现了朴素贝叶斯算法。 我们从基于原始文本的数据集生成特征向量。 对于每种学习技术，我们准备了一个训练集，其分类标签也提供给算法，并期望它在测试集上返回足够好的预测。 然后我们通过比较平均错误率、学习率和误报率来对比这些算法的性能。 结合计算资源限制的

针对网络TCP/IP网络封包过滤解析，是目前唯一同一系统架构之下，能同时纪录、管制、分析E-mail(SMTP、POP3)、FTP、WWW、Telnet、SSH及MSN、ICQ、QQ、Yahoo实时通讯等等协议讯息，领先一般软件无法实时分析、拦截网络封包内容。从而达到更好的监控内网对InterNet外送出数据包，规定员工上网行为、监控SMTP对外送出及POP3收入邮件、监控实时通讯聊天信息、封堵腾讯QQ、限制访问网站点、关键字过滤、限制网路流量、跨网段控制…等等，还具有PassKey防伪装IP及MAC、、IP地址及埠管制。藉以控制管理内部资料非法外流，及记录所有进出资料以备查证据的整体解决方案，使内部机密档案或重要资料，避免遭内部人员恶意非法送出，造成具大损失，也能拦截不当信息流入内部。是经理人的得力助手！

直接可以运行，包含测试类，对HTML和SQL进行过滤，方便扩展。并且可以配置不拦截的路径，包含注释，方便学习。 博客地址：https://blog.csdn.net/u011974797/article/details/121792680

linux下使用原始套接字抓包并发现网络网元，构造数据包，实现过滤规则与数据包统计

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高推荐的准确率，对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理，减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性，在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度，进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明，提出的改进算法比传统算法有更高的准确率，并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法，都有利于提高推荐准确率的重要结论。

协同过滤算法设计（图书推荐系统数据集）

基本的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试