python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

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说明： 1. 安装软件版本： jdk1.8.0_131、apache-zookeeper-3.8.0、hadoop-3.3.2、hbase-2.4.12 mysql5.7.38、mysql jdbc驱动mysql-connector-java-8.0.8-dmr-bin.jar、 apache-hive-3.1.3 2.本文软件均安装在自建的目录/export/server/下 ：sudo mkdir -p /export/server 创建好目录后要改变该目录的属主和属组 ：sudo chown -R ljr:ljr /export 修改目录权限：sudo +771 -R /export -R 表示递归，即export目录下的所有文件及目录的属组和属组以及权限均跟随着改变 3.集群能正常运行的条件是集群可节点宕机数应保证有超过集群机器总数一半的机器在运行，因此从经济和实用性来说，集群的节点一般是奇数个，本文部署4台机器，其容灾能力与部署3台机器一致，即只能宕机1台