【Python原创毕设|课设】基于Python、机器学习的垃圾邮件分类与安全宣传网站-文末附下载方式以及往届优秀论文，原创项目其他均为抄袭

基于Python、机器学习的垃圾邮件分类与安全宣传网站-（获取方式访问文末官网）

• • 一、项目简介
  • 二、开发环境
  • 三、项目技术
  • 四、功能结构
  • 五、运行截图
  • 六、数据库设计
  • 七、功能实现
  • 八、源码获取

一、项目简介

该该系统是一个基于Python的邮件分类和安全宣传网站，结合了机器学习和数据处理技术，旨在提升邮件安全意识与管理效率。

在后端，系统采用Flask框架，通过PyMySQL与MySQL数据库交互，实现系统数据的存储与管理。前端则通过LAYUI和JavaScript构建用户友好的交互界面，并使用Echarts进行数据可视化，将复杂的数据以图表形式直观展示给用户。

该网站提供安全信息资讯列表及管理功能，用户进入首页后可浏览与邮件安全相关的资讯内容，并通过安全资讯管理功能进行信息维护和更新。

邮件分类功能基于朴素贝叶斯算法和TF-IDF特征提取，利用Scikit-learn库训练分类模型，将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，并自动存储相关检测日志。系统通过可视化技术展示邮件分类比例、检测趋势和关键词词云，让用户直观了解邮件处理情况。

此外，后台还提供用户管理、检测日志管理和安全信息资讯管理功能，确保系统在提供邮件分类服务的同时具备完善的后台管理能力。

二、开发环境

三、项目技术

Python： 作为开发语言，用于编写后端逻辑和数据处理。

Flask： Python的Web框架，用于搭建后端数据接口和处理HTTP请求。

PyMySQL： 用于Python与MySQL数据库的交互，实现数据的存储和读取。

Echarts： JavaScript的数据可视化库，将数据转化为图表形式展示给用户。

LAYUI： 轻量级前端UI框架，用于构建用户友好的交互界面。

JavaScript： 用于实现前端交互和处理用户输入。

HTML和CSS： 用于构建前端界面和样式设计。

scikit-learn、pandas和numpy： Python的数据处理和机器学习库，用于数据预测和分析。

AJAX： 用于实现前后端数据交互，异步请求后端数据接口。

MySQL： 数据库管理系统，用于持久化数据。

四、功能结构

该系统分为四个主要模块：机器学习模块、数据可视化分析模块、后台管理模块和客户端模块。

机器学习模块负责邮件分类任务，基于TF-IDF特征提取和朴素贝叶斯算法对邮件进行分类，将邮件判定为垃圾邮件或正常邮件，并支持模型加载与预测。

数据可视化分析模块通过Echarts展示检测流量曲线、邮件分类分布以及关键词词云，帮助用户直观了解系统的检测情况和邮件内容特征。

后台管理模块提供用户登录、注册、后台首页等功能，并支持用户管理、资讯信息管理和检测日志管理，管理员可维护用户数据并管理邮件检测记录和安全资讯内容。

客户端模块为用户提供安全资讯列表、资讯详情查看以及邮件检测输入功能，用户可提交邮件进行检测并查看分类结果。

该系统整合了邮件分类、数据分析和管理功能，全面提升了邮件安全管理的效率。

该系统还配备了相关论文资料，其目录和内容如下所示。

五、运行截图

首页

检测页面

登录注册页面

个人中心

用户管理

资讯管理

日志管理模块页面

检测日志词云分析

检测日志分类分析

检测日志流量分析

六、数据库设计

表名：news

表名：slog

表名：user

七、功能实现

机器学习预测核心代码

# 绘制混淆矩阵
def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=0)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, cm[i, j],
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    plt.tight_layout()
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')

def train():
    content_list, label_list = get_train_data()  # 获取训练数据
    stopword_list = get_stop_word()  # 获取停用词
    cutWords_list = split_words(content_list, stopword_list)  # 分词+停用词处理
    counts = calc_tf(cutWords_list)  # 统计词频
    tfidf_matrix = calc_idf(counts)  # 计算概率

    train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(tfidf_matrix, label_list, test_size=0.2,
                                                        random_state=0)  # 分割数据集
    print("训练集：", train_X[0].shape)
    mnb = MultinomialNB()  # 创建模型
    startTime = time.time()
    mnb.fit(train_X, train_y)  # 训练过程
    print('贝叶斯分类器训练用时%.2f秒' % (time.time() - startTime))

    sc1 = mnb.score(test_X, test_y)  # 在测试集上计算得分
    print('准确率为:', sc1)

    y_pred1 = mnb.predict(test_X)
    joblib.dump(mnb, "./mnb.joblib")
    print('召回率为:', recall_score(test_y, y_pred1))
    plot_confusion_matrix(confusion_matrix(test_y, y_pred1), [0, 1])
    print(test_X[0])
    print(y_pred1[0])
    plt.show()

创建数据库连接核心代码

def connect(self):
    self.conn = pymysql.connect(
      host=DB_CONFIG["host"],
      port=DB_CONFIG["port"],
      user=DB_CONFIG["user"],
      passwd=DB_CONFIG["passwd"],
      db=DB_CONFIG["db"],
      charset=DB_CONFIG["charset"],
      cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    self.cursor = self.conn.cursor()

检测接口核心代码

import jieba
from machine_learning import predict as pt
from service.slog_service import insert_slog

# 简单统计模块
# 连续字母且不成单词
# 连续数字且不具备含义
# 连续标点符号
def isPunctuation(word):
    '''判断是否为特殊字符'''
    string = "《》？“”：{}+——！~@#￥%……&*（）/*-，。‘’；】【、|·,.;'][`\!$^()_"
    if word in string:
        return True
    else:
        return False


def isChinese(word):
    '''判断是否为中文汉字'''
    for i in word:
        if word >= u'\u4e00' and word <= u'\u9fa5':
            continue
        else:
            return False
    return True


# 文本统计学分析
# number_minlen 字母串长度（最小长度，大于则统计）
# letter_minlen 字母串长度（最小长度，大于则统计）
# alnum_minlen 混合长度（最小长度，大于则统计）
def wordAnalysis(text, number_minlen, letter_minlen, alnum_minlen):
    words_arr = jieba.cut(text)
    word_num, words_num, punctuation_num, letter_num, number_num, alnum_num, chi_len, num_len, letter_len = 0.001, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001
    for word in words_arr:
        word_len = len(word)
        if isChinese(word):
            if word_len >= 2:
                words_num += 1
            else:
                word_num += 1
            chi_len += len(word)
        else:
            if isPunctuation(word):
                punctuation_num += 1
            elif word_len > letter_minlen and word.isalpha():
                letter_num += 1
                letter_len += word_len
            elif word_len > number_minlen and word.isdigit():
                number_num += 1
                num_len += word_len
            elif word_len > alnum_minlen and word.isalnum():
                alnum_num += 1
                for i in word:
                    if i.isalpha():
                        letter_len += 1
                    else:
                        num_len += 1
    return word_num, words_num, punctuation_num, letter_num, number_num, alnum_num, chi_len, num_len, letter_len


# 预测邮件
def predict(text):
    y = pt.predict([text])
    y = 1 if len(y) <= 0 else y[0]
    insert_slog({'content': text, 'result': y})
    return y

八、源码获取

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