## 利用机器学习技术构建智能垃圾邮件过滤器
### 系统架构概述
我们设计了一款基于机器学习技术的垃圾邮件识别与过滤平台,旨在为用户提供更安全、更干净的电子邮件环境。
该系统不仅能够自动检测并拦截潜在的垃圾邮件,还特别设置了面向不同角色的功能区域。
### 功能分区介绍
- **管理端**:专为系统维护人员打造,允许他们监控系统运行状态、调整过滤规则等。
- **客户端**:则更加注重于用户体验,让用户能够轻松地查看被标记的信息,并根据需要进行进一步处理。
### 技术实现细节
#### 应用的核心算法
本项目采用了多种经典的监督学习方法来训练我们的模型,包括支持向量机(SVM)以及随机森林(Random Forest)等,这些算法在文本分类任务中表现出色。
#### Web开发框架的选择
为了快速搭建起一个稳定且易于扩展的服务端应用,我们选择了Python语言下的Django 3.2作为主要开发工具。
Django以其强大的功能集和良好的社区支持而闻名,非常适合此类项目的需求。
#### 文本预处理策略
在对邮件内容进行分析之前,我们会先执行一系列预处理步骤,比如去除停用词(stop words),以减少噪音数据对最终结果的影响。
### 性能评测
为了确保所开发系统的有效性,我们进行了详尽的测试,并通过图表形式直观展示了模型的各项性能指标,包括但不限于准确率、召回率等关键参数。







发货方式
自动:在特色服务中标有自动发货的商品,拍下后,源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接,点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。
手动:未标有自动发货的的商品,付款后,商品卖家会收到平台的手机短信、邮件提醒,卖家会尽快为您发货,如卖家长时间未发货,买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。
退款说明
1、源码类:商品详情(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等)!有演示站时,与实际源码不一致的(但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外);
2、营销推广类:未达到卖家描述标准的;
3、点卡软件类:所售点卡软件无法使用的;
3、发货:手动发货商品,在卖家未发货前就申请了退款的;
4、服务:卖家不提供承诺的售后服务的;(双方提前有商定和描述中有显著声明的除外)
5、其他:如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。
注:符合上述任一情况的,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法修改描述!
注意事项
1、在付款前,双方在QQ上所商定的内容,也是纠纷评判依据(商定与商品描述冲突时,以商定为准);
2、源码商品,同时有网站演示与商品详情图片演示,且网站演示与商品详情图片演示不一致的,默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据(卖家有特别声明或有额外商定的除外);
3、点卡软件商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
4、营销推广商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
5、在有"正当退款原因和依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;
6、虽然交易产生纠纷的几率很小,卖家也肯定会给买家最完善的服务!但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于送码网快速介入处理。
淘好品声明
1、作为第三方中介平台,依据双方交易合同(商品描述、交易前商定的内容)来保障交易的安全及买卖双方的权益;
2、平台上所有的资源都是亲测无误的,在平台下单安全有保障,有任何问题,可以随时联系在线客服。
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