1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、电子邮件分类的研究背景及意义进入二十一世纪，随着信息化技术的不断发展，电子邮件因方便快捷低成本，已成为互联网应用最广的服务之一，对社会经济的发展产生了极大的促进作用，也带来了一个意外的副产品垃圾邮件[1]。
垃圾邮件的泛滥不仅给用户带来了不容忽视的困扰，也使整个互联网不堪重负，如：垃圾邮件侵犯收件人的隐私权，侵占收件人信箱空间，耗费收件人的时间、精力和金钱。
有的垃圾邮件还盗用他人的电子邮件地址做发信地址，严重损害了他人的信誉；也能被黑客利用成助纣为虐的工具。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、要研究和解决的问题我国的邮件发送量大约占全球的22%或者更多，是第二垃圾邮件受害国，因此如何解决垃圾邮件过滤问题，是文本研究的重点。
构建和完善垃圾邮件过滤系统，能够有效保障客户的信息安全，提高工作效率，同时防止恶意信息在网络上的传播。
传统中的使用机器学习的方法对垃圾邮件进行分类，通过建立词典,对文本内容进行One-hot处理的方式来获得数据集特征，这种方式存在着变量维度过大，计算代价高，数据集矩阵有稀疏性，数据彼此独立，失文本间的关联信息，最终降低分类准确性，本文采用深度学习的垃圾邮件分类,相比于传统的机器学习方法,深度学习网络学习参数更多,学习能力更加强大,可以提升分类准确性，能够更好的对中文的文本内容进行处理，在保留文本内容之间的相关性的同时提高文本分类的准确性，以此希望能对现实社会中处理垃圾邮件的任务产生积极影响。
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