垃圾邮件检测

这是一个简单的垃圾邮件检测程序，它可以帮助你识别和过滤垃圾邮件。

功能

• 通过建立模型来训练和识别垃圾邮件。
• 提供一个命令行界面，让用户输入邮件并进行分类。

运行环境

• Python 3.9 或以上版本

项目简介

这是一个使用Python语言和tkinter库自主设计UI界面的垃圾邮件检测项目，利用贝叶斯算法对邮件文本进行分类，判断是否为垃圾邮件。

项目依赖

• Python 3.9: 这是一种广泛使用的编程语言，支持多种编程范式，具有丰富的库和工具。您可以在这里下载和安装Python。
• tkinter 8.6: 这是Python的标准GUI库，提供了一些基本的控件和组件，用于创建和管理窗口和界面。您可以在这里查看tkinter的文档和教程。
• jieba 0.42.1: 这是Python的一个第三方库，提供了一些中文分词的功能，用于将邮件文本切分成词语和词组。您可以在这里查看jieba的文档和安装方法。

项目结构

• 训练集在spamFilter.zip中，压缩包中包含以下两个文件：
  • normal:存放正常邮件训练集
  • spam:存储异常邮件训练集
• chineseoutput.txt: 异常和正常训练集集只保留汉字和分类标签的结果存放文档
• get_mail.py：获取邮箱里的邮件，并对其处理，形成测试集。
• changeFormat.py:处理邮件，令其只保留汉字。
• emailInput.py：用于生成data_input.pkl和data_test.pkl
• emailTrain.py：进行训练，生成data_tfidf.pkl
• email_test_input.txt：测试集只保留汉字和分类标签的结果存放文档
• test.py: 主程序文件，包含UI界面设计和贝叶斯分类器实现的代码
• README.md: 项目说明文档

项目运行

• 下载或克隆项目到本地
• 安装项目依赖的库
• 运行test.py文件，启动UI界面(此处若要获得文本结果可以见textResult.txt)
• 点击“垃圾邮件检测”按钮，根据贝叶斯分类器的结果，输出邮件是否为垃圾邮件的判断
• 测试结果见报告 点击邮件编号可以看到邮件内容，后面给出的是测试结果

特别注意

如果想要接入自己的邮箱进行测试，请按照以下步骤操作，请一定注意：要修改相关文件路径和训练集等

• 补齐get_email.py中的目标邮箱账号密码，之后运行get_email.py以获取邮箱中的邮件（此处已经给出测试集合，如要使用自己的邮箱内容，请修改相关输入文件路径，此处给出的参考路径为“email_test_input.txt”）
• 运行changeFormat.py,读入训练集并进行处理（此处给出的建议文件名为“chineseoutput.txt”）
• 分别运行emailTrain.py, emailInput.py，进行数据的读入和模型的训练(得到的相关文件名为“data_test.pkl data_input.pkl data_tfidf.pkl”)
• 之后按照上面说明继续操作

注意事项

为了使模型的分类效果更好，请尽量使用包含足够多样本的训练数据集。 对于一些特殊的邮件内容或格式，模型的分类效果可能会有限，你可以根据需要对模型进行优化或调整。