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1、项目介绍

技术栈：Flask框架、机器学习、朴素贝叶斯分类算法、Echarts可视化、LayUI前端框架、数据分析、HTML

研究背景：
垃圾邮件泛滥，不仅污染邮件通信质量、占用邮箱存储空间，还可能伪装成正常邮件进行钓鱼或诈骗，严重影响用户信息安全与工作效率，亟需高效的邮件分类系统解决邮件分类问题。

研究意义：
本系统基于Python语言，运用Sklearn机器学习库与Echarts可视化工具，结合Flask后端框架与LayUI前端框架，采用MySQL数据库存储数据，设计并实现基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统。通过对KNN、SVM与朴素贝叶斯算法的建模、训练与对比分析，得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标上更适合邮件分类，因此选定其作为系统核心算法。系统功能涵盖邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块利用TF-IDF算法提取邮件特征并存储检测结果至MySQL，数据管理模块支持数据存储、分析与可视化。系统采用黑盒测试方法验证功能，测试结果符合预期，满足设计基本需求，能安全、稳定、可靠地运行。

关键词：邮件分类；贝叶斯算法；MySQL；特征词提取

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2、项目界面

（1）系统架构图

功能实现

在此模块显示检测完成的邮件，如果有错误可以手动调整是否为垃圾邮件，同时可以进行内容的查找以及删除，并且能够将检测的邮件进行时间或是内容、结果进行筛选排序。项目前端使用CSS以及Lay-UI，实现将界面进行简单的色调修改，页面的放大以及刷新，服务器端的缓存清理等功能。并设置了搜索栏能够快速的查找在所检测过的邮件内容。

（1）邮件检测模块实现

该模块主要是将训练后的预测模型接口将检测功能由具体的前端界面实现，文本分词处理、文本词频编码、文本TF-IDF编码由数据预处理模块的保存并实现。由于机器性能的限制，该邮件检测功能支持对1000字以内的邮件文本进行检测，同时该检测功能内置了文本的词频统计。

（2）数据可视化

通过系统内置的实时数据分析模块进行邮件数据的分析，了解垃圾邮件的主要构成以及倾向，来更好的进行调试分类算法，通过数据分析优化停用词提高邮件分类的成功率，以此提高系统运行效率。对于邮件内容可以从以下几个维度进行分析。
从内容维度：通过词云图可以直观的得出当前检测邮件的关键词分布，词云图出现的关键字越大，则其出现的频率越高，如果该词云图多次出现无意义的停用词，则系统管理员就需要对停用词进行调整，将无意义的词语加入到停用词当中。下面是对邮件检测系统一个季度的邮件检测数据的词语统计进行分析。
从当月词云图关键词的结果来看，正常邮件由日常用语和考试专业课的知识询问用语构成，而垃圾邮件的关键词则是关于招聘以及校招投递的广告。

（3）邮件分类分析

（4）邮件分类信息

（5）邮件检测分类曲线图分析

（6）系统登录

在进行登陆操作时首先查询数据库中是否存在该用户，如果存在则比对密码是否正确。如果用户名和密码匹配，则返回登陆成功消息，并将用户信息保存到session中.否则返回登陆失败消息。在后续的请求中，可以通过session中保存的用户信息来验证用户身份。

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3、项目说明

系统架构的组成部分分别为前端UI、展示层、业务层、数据层、数据库。如图所示。前端UI使用的框架是Vue、HTML和Element框架，展示层使用GET请求获取数据，POST请求获取前端界面图片。业务层有邮件过滤、邮件查询、邮件标注业务。数据层主要使用Mybatis读写数据库，数据库采用的是MySQL作为系统数据存储。

通过对三种分类算法的训练并且对其模型进行测试，使用三种指标对其进行评估分别是准确率、精确率和召回率。得出了最适合邮件分类的算法也就是朴素贝叶斯算法。在设计中，通过收集和整理大量的邮件数据样本，并使用朴素贝叶斯分类算法进行训练和测试。从测试结果来看，该系统能够对邮件进行准确地分类，能够有效地识别和分类掉垃圾邮件，通过系统内置的数据检测分析模块可以对检测结果进行分析，优化算法参数，提高系统分类效率。
此外，对于邮件处理系统，性能和安全性也是非常重要的考虑因素。在设计中，进行了性能测试以验证系统在处理大量邮件数据时的表现，并进行了安全测试以验证系统对恶意邮件的检测能力。测试结果表明，该系统具有良好的性能和安全性能。
总体而言，基于朴素贝叶斯的邮件处理系统是一种可靠、高效和安全的解决方案，可以帮助用户减少垃圾邮件骚扰，提高工作效率。但需要注意的是，由于邮件内容信息的复杂性和多变性，系统可能存在误判或漏判的情况，需要不断优化和改进算法，提高分类精度和准确性。

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4、核心代码

@app.route('/predict', methods=["POST"])
def predict_text():
    try:
        # 默认返回内容
        return_dict = {'code': '201', 'data': '暂无权限！请联系管理员！', 'result': True}
        text = request.values.get("text")
        token = request.values.get("token")
        if token != 'hhxfx':
            return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False)
        r = predict_service.predict(text)
        return_dict['data'] = str(r),
        word_num, words_num, punctuation_num, letter_num, number_num, alnum_num, chi_len, num_len, letter_len = predict_service.wordAnalysis(
            text=text,
            number_minlen=4,
            letter_minlen=4,
            alnum_minlen=4)
        info = {"文本长度": len(text), '单字数量': int(word_num), '单词数量': int(words_num),
                '标点数量': int(punctuation_num),
                '中文数量': int(chi_len), '数字数量': int(num_len), '字母数量': int(letter_len),
                '字母串数量(串长>4)': int(letter_num), '数字串数量(串长>4)': int(number_num),
                '混合串数量(串长>4)': int(alnum_num)}
        return_dict['info'] = info,
        return_dict['code'] = '200'

        return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False)
    except Exception as e:
        print(e)
        return_dict = {'code': '500', 'data': '数据接口异常', 'result': False}
        return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False)


# 意图识别接口
@app.route('/analysis', methods=["POST"])
def analysis_text():
    try:
        # 默认返回内容
        return_dict = {'code': '201', 'data': '暂无权限！请联系管理员！', 'result': True}
        text = request.values.get("text")
        token = request.values.get("token")
        if token != 'hhxfx':
            return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False)
        word_num, words_num, punctuation_num, letter_num, number_num, alnum_num, chi_len, num_len, letter_len = predict_service.wordAnalysis(
            text=text,
            number_maxlen=4,
            letter_maxlen=4,
            alnum_maxlen=4)
        r = {"文本长度": len(text), '单字数量': int(word_num), '单词数量': int(words_num),
             '标点数量': int(punctuation_num),
             '中文数量': int(chi_len), '数字数量': int(num_len), '字母数量': int(letter_len),
             '字母串数量(串长>4)': int(letter_num), '数字串数量(串长>4)': int(number_num),
             '混合串数量(串长>4)': int(alnum_num)}
        return_dict['data'] = r,
        return_dict['code'] = '200'
        return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False)
    except Exception as e:
        print(e)
        return_dict = {'code': '500', 'data': '数据接口异常', 'result': False}
        return json.dumps(return_dict, ensure_ascii=False)

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