文章目录

1 前言
2 垃圾短信/邮件分类算法原理
- 2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器
3 数据集介绍
4 数据预处理
5 特征提取
6 训练分类器
7 综合测试结果
8 其他模型方法
9 最后

1 前言

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是

🚩 垃圾邮件(短信)分类算法实现

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

难度系数：4分
工作量：4分
创新点：3分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

2 垃圾短信/邮件分类算法原理

垃圾邮件内容往往是广告或者虚假信息，甚至是电脑病毒、情色、反动等不良信息，大量垃圾邮件的存在不仅会给人们带来困扰，还会造成网络资源的浪费；

网络舆情是社会舆情的一种表现形式，网络舆情具有形成迅速、影响力大和组织发动优势强等特点，网络舆情的好坏极大地影响着社会的稳定，通过提高舆情分析能力有效获取发布舆论的性质，避免负面舆论的不良影响是互联网面临的严肃课题。

将邮件分为垃圾邮件(有害信息)和正常邮件，网络舆论分为负面舆论(有害信息)和正面舆论，那么，无论是垃圾邮件过滤还是网络舆情分析，都可看作是短文本的二分类问题。

在这里插入图片描述

2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器

贝叶斯算法解决概率论中的一个典型问题：一号箱子放有红色球和白色球各 20 个，二号箱子放油白色球 10 个，红色球 30 个。现在随机挑选一个箱子，取出来一个球的颜色是红色的，请问这个球来自一号箱子的概率是多少？

利用贝叶斯算法识别垃圾邮件基于同样道理，根据已经分类的基本信息获得一组特征值的概率（如：“茶叶”这个词出现在垃圾邮件中的概率和非垃圾邮件中的概率），就得到分类模型，然后对待处理信息提取特征值，结合分类模型，判断其分类。

贝叶斯公式：

P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)

P(B|A)=当条件 A 发生时，B 的概率是多少。代入：当球是红色时，来自一号箱的概率是多少？

P(A|B)=当选择一号箱时,取出红色球的概率。

P(B)=一号箱的概率。

P(A)=取出红球的概率。

代入垃圾邮件识别：

P(B|A)=当包含"茶叶"这个单词时，是垃圾邮件的概率是多少？

P(A|B)=当邮件是垃圾邮件时，包含“茶叶”这个单词的概率是多少？

P(B)=垃圾邮件总概率。

P(A)=“茶叶”在所有特征值中出现的概率。

在这里插入图片描述

3 数据集介绍

使用中文邮件数据集：丹成学长自己采集，通过爬虫以及人工筛选。

数据集“data” 文件夹中，包含，“full” 文件夹和 “delay” 文件夹。

“data” 文件夹里面包含多个二级文件夹，二级文件夹里面才是垃圾邮件文本，一个文本代表一份邮件。“full” 文件夹里有一个 index 文件，该文件记录的是各邮件文本的标签。

在这里插入图片描述

数据集可视化：

在这里插入图片描述

4 数据预处理

这一步将分别提取邮件样本和样本标签到一个单独文件中，顺便去掉邮件的非中文字符，将邮件分好词。

邮件大致内容如下图：

在这里插入图片描述

每一个邮件样本，除了邮件文本外，还包含其他信息，如发件人邮箱、收件人邮箱等。因为我是想把垃圾邮件分类简单地作为一个文本分类任务来解决，所以这里就忽略了这些信息。
用递归的方法读取所有目录里的邮件样本，用 jieba 分好词后写入到一个文本中，一行文本代表一个邮件样本：

import re
import jieba
import codecs
import os 
# 去掉非中文字符
def clean_str(string):
    string = re.sub(r"[^\u4e00-\u9fff]", " ", string)
    string = re.sub(r"\s{2,}", " ", string)
    return string.strip()

def get_data_in_a_file(original_path, save_path='all_email.txt'):
    files = os.listdir(original_path)
    for file in files:
        if os.path.isdir(original_path + '/' + file):
                get_data_in_a_file(original_path + '/' + file, save_path=save_path)
        else:
            email = ''
            # 注意要用 'ignore'，不然会报错
            f = codecs.open(original_path + '/' + file, 'r', 'gbk', errors='ignore')
            # lines = f.readlines()
            for line in f:
                line = clean_str(line)
                email += line
            f.close()
            """
            发现在递归过程中使用 'a' 模式一个个写入文件比 在递归完后一次性用 'w' 模式写入文件快很多
            """
            f = open(save_path, 'a', encoding='utf8')
            email = [word for word in jieba.cut(email) if word.strip() != '']
            f.write(' '.join(email) + '\n')

print('Storing emails in a file ...')
get_data_in_a_file('data', save_path='all_email.txt')
print('Store emails finished !')

然后将样本标签写入单独的文件中，0 代表垃圾邮件，1 代表非垃圾邮件。代码如下：

def get_label_in_a_file(original_path, save_path='all_email.txt'):
    f = open(original_path, 'r')
    label_list = []
    for line in f:
        # spam
        if line[0] == 's':
            label_list.append('0')
        # ham
        elif line[0] == 'h':
            label_list.append('1')

    f = open(save_path, 'w', encoding='utf8')
    f.write('\n'.join(label_list))
    f.close()

print('Storing labels in a file ...')
get_label_in_a_file('index', save_path='label.txt')
print('Store labels finished !')

5 特征提取

将文本型数据转化为数值型数据，本文使用的是 TF-IDF 方法。

TF-IDF 是词频-逆向文档频率（Term-Frequency，Inverse Document Frequency）。公式如下：

在这里插入图片描述

在所有文档中，一个词的 IDF 是一样的，TF 是不一样的。在一个文档中，一个词的 TF 和 IDF 越高，说明该词在该文档中出现得多，在其他文档中出现得少。因此，该词对这个文档的重要性较高，可以用来区分这个文档。

在这里插入图片描述

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def tokenizer_jieba(line):
    # 结巴分词
    return [li for li in jieba.cut(line) if li.strip() != '']

def tokenizer_space(line):
    # 按空格分词
    return [li for li in line.split() if li.strip() != '']

def get_data_tf_idf(email_file_name):
    # 邮件样本已经分好了词，词之间用空格隔开，所以 tokenizer=tokenizer_space
    vectoring = TfidfVectorizer(input='content', tokenizer=tokenizer_space, analyzer='word')
    content = open(email_file_name, 'r', encoding='utf8').readlines()
    x = vectoring.fit_transform(content)
    return x, vectoring

6 训练分类器

这里学长简单的给一个逻辑回归分类器的例子

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import svm, ensemble, naive_bayes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    np.random.seed(1)
    email_file_name = 'all_email.txt'
    label_file_name = 'label.txt'
    x, vectoring = get_data_tf_idf(email_file_name)
    y = get_label_list(label_file_name)

    # print('x.shape : ', x.shape)
    # print('y.shape : ', y.shape)
    
    # 随机打乱所有样本
    index = np.arange(len(y))  
    np.random.shuffle(index)
    x = x[index]
    y = y[index]

    # 划分训练集和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

    clf = svm.LinearSVC()
    # clf = LogisticRegression()
    # clf = ensemble.RandomForestClassifier()
    clf.fit(x_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(x_test)
    print('classification_report\n', metrics.classification_report(y_test, y_pred, digits=4))
    print('Accuracy:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

7 综合测试结果

测试了2000条数据，使用如下方法：

支持向量机 SVM
随机数深林
逻辑回归

可以看到，2000条数据训练结果，200条测试结果，精度还算高，不过数据较少很难说明问题。

8 其他模型方法

还可以构建深度学习模型

在这里插入图片描述

网络架构第一层是预训练的嵌入层，它将每个单词映射到实数的N维向量（EMBEDDING_SIZE对应于该向量的大小，在这种情况下为100）。具有相似含义的两个单词往往具有非常接近的向量。

第二层是带有LSTM单元的递归神经网络。最后，输出层是2个神经元，每个神经元对应于具有softmax激活功能的“垃圾邮件”或“正常邮件”。

def get_embedding_vectors(tokenizer, dim=100):
embedding_index = {}
with open(f"data/glove.6B.{dim}d.txt", encoding='utf8') as f:
for line in tqdm.tqdm(f, "Reading GloVe"):
values = line.split()
word = values[0]
vectors = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
embedding_index[word] = vectors

word_index = tokenizer.word_index
embedding_matrix = np.zeros((len(word_index)+1, dim))
for word, i in word_index.items():
embedding_vector = embedding_index.get(word)
if embedding_vector is not None:
# words not found will be 0s
embedding_matrix[i] = embedding_vector

return embedding_matrix

def get_model(tokenizer, lstm_units):
"""
Constructs the model,
Embedding vectors => LSTM => 2 output Fully-Connected neurons with softmax activation
"""
# get the GloVe embedding vectors
embedding_matrix = get_embedding_vectors(tokenizer)
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(tokenizer.word_index)+1,
EMBEDDING_SIZE,
weights=[embedding_matrix],
trainable=False,
input_length=SEQUENCE_LENGTH))

model.add(LSTM(lstm_units, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(2, activation="softmax"))
# compile as rmsprop optimizer
# aswell as with recall metric
model.compile(optimizer="rmsprop", loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy", keras_metrics.precision(), keras_metrics.recall()])
model.summary()
return model

训练结果如下：

_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_1 (Embedding) (None, 100, 100) 901300
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 128) 117248
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, 128) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 2) 258
=================================================================
Total params: 1,018,806
Trainable params: 117,506
Non-trainable params: 901,300
_________________________________________________________________
X_train.shape: (4180, 100)
X_test.shape: (1394, 100)
y_train.shape: (4180, 2)
y_test.shape: (1394, 2)
Train on 4180 samples, validate on 1394 samples
Epoch 1/20
4180/4180 [==============================] - 9s 2ms/step - loss: 0.1712 - acc: 0.9325 - precision: 0.9524 - recall: 0.9708 - val_loss: 0.1023 - val_acc: 0.9656 - val_precision: 0.9840 - val_recall: 0.9758

Epoch 00001: val_loss improved from inf to 0.10233, saving model to results/spam_classifier_0.10
Epoch 2/20
4180/4180 [==============================] - 8s 2ms/step - loss: 0.0976 - acc: 0.9675 - precision: 0.9765 - recall: 0.9862 - val_loss: 0.0809 - val_acc: 0.9720 - val_precision: 0.9793 - val_recall: 0.9883