%20(2).svg)
项目简介
随着电子邮件普及，垃圾邮件问题严重影响邮件通信质量与用户体验。本项目基于Python语言以及Flask、Sklearn、Echarts等库和框架开发，以朴素贝叶斯算法为核心进行邮件分类，采用TF - IDF算法进行特征提取，提升分类准确性。此外，系统还具备数据管理和可视化功能，利用Echarts库将检测日志以词云、分类饼状图和流量折线图展示，方便用户直观了解邮件流量和分类情况。
项目的主要特性和功能
- 精准分类：运用朴素贝叶斯算法结合TF - IDF特征提取，准确区分垃圾邮件和正常邮件，解决垃圾邮件困扰。
- 数据管理：包含数据存储、分析和可视化功能，将邮件内容及检测结果存于MySQL数据库并深入分析。
- 可视化展示：借助Echarts库，以词云、分类饼状图和流量折线图展示检测日志，让用户清晰了解邮件流量和分类情况。
- 用户交互：有友好的用户界面，支持用户查询、增加、删除数据，提供反馈机制，便于用户调整分类结果。
安装使用步骤
环境准备
确保安装以下环境和工具： - 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、Google Chrome、Edge - 数据库：MySQL 8.0 - 数据库工具：Navicat Premium 15
依赖安装
打开命令行工具，进入项目目录，执行以下命令安装所需Python库：
bash
pip install flask scikit - learn pymysql echarts layui pandas numpy
数据库配置
- 使用Navicat Premium 15连接到MySQL数据库。
- 创建新数据库，执行项目中的SQL脚本创建所需表结构。
运行项目
- 打开PyCharm，导入项目源码。
- 配置数据库连接信息，在项目配置文件中修改数据库的用户名、密码、主机地址等信息。
- 运行项目主程序，启动Flask应用。
使用系统
- 打开浏览器，访问项目的URL地址，进入系统登录界面。
- 输入正确用户名和密码登录系统。
- 在系统界面进行邮件分类检测、数据查询、标记等操作。
- 查看系统的可视化统计图表，了解邮件流量和分类情况。
- 若分类结果有误，通过反馈机制调整，帮助系统优化分类效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】