Membina Pengelas E-mel Spam Menggunakan AI: Aplikasi Asas
Dec 31, 2024 am 11:32 AMPengelas E-mel Spam dengan Node.js
Projek ini menggunakan Node.js dan pustaka Natural untuk mencipta aplikasi berasaskan AI yang mengklasifikasikan e-mel sebagai spam atau bukan spam. Aplikasi ini menggunakan pengelas Naive Bayes untuk pengesanan spam, yang merupakan algoritma biasa untuk tugas pengelasan teks.
Prasyarat
Sebelum anda bermula, pastikan anda telah memasang yang berikut:
- Node.js: Muat turun Node.js
- npm (Pengurus Pakej Node): npm disertakan dengan pemasangan Node.js.
Langkah-langkah untuk Menyediakan Projek
Langkah 1: Sediakan Projek Anda
- Buat Folder Projek: Buka terminal atau command prompt anda dan buat folder baharu untuk projek anda.
mkdir spam-email-classifier cd spam-email-classifier
- Memulakan Projek Node.js: Di dalam folder, jalankan arahan berikut untuk mencipta fail package.json.
npm init -y
Langkah 2: Pasang Ketergantungan
Jalankan arahan berikut untuk memasang kebergantungan yang diperlukan:
npm install natural
- semulajadi: Sebuah perpustakaan yang menyediakan pelbagai alatan NLP (Natural Language Processing) termasuk pengelasan menggunakan Naive Bayes.
Langkah 3: Buat Pengelas Spam
Buat fail JavaScript baharu (cth., spamClassifier.js) dan tambah kod berikut:
const natural = require('natural'); // Create a new Naive Bayes classifier const classifier = new natural.BayesClassifier(); // Sample spam and non-spam data const spamData = [ { text: "Congratulations, you've won a 00 gift card!", label: 'spam' }, { text: "You are eligible for a free trial, click here to sign up.", label: 'spam' }, { text: "Important meeting tomorrow at 10 AM", label: 'not_spam' }, { text: "Let's grab lunch this weekend!", label: 'not_spam' } ]; // Add documents to the classifier (training data) spamData.forEach(item => { classifier.addDocument(item.text, item.label); }); // Train the classifier classifier.train(); // Function to classify an email function classifyEmail(emailContent) { const result = classifier.classify(emailContent); return result === 'spam' ? "This is a spam email" : "This is not a spam email"; } // Example of using the classifier to detect spam const testEmail = "Congratulations! You have won a 00 gift card."; console.log(classifyEmail(testEmail)); // Output: "This is a spam email" // Save the trained model to a file (optional) classifier.save('spamClassifier.json', function(err, classifier) { if (err) { console.log('Error saving classifier:', err); } else { console.log('Classifier saved successfully!'); } });
Langkah 4: Jalankan Pengelas
Untuk menjalankan pengelas, buka terminal dan navigasi ke folder projek. Kemudian, jalankan arahan berikut:
node spamClassifier.js
Anda sepatutnya melihat output yang serupa dengan ini:
This is a spam email Classifier saved successfully!
Langkah 5: Muatkan Pengelas Tersimpan (Pilihan)
Anda boleh memuatkan model pengelas kemudian untuk mengklasifikasikan e-mel baharu. Begini cara memuatkan model dan mengklasifikasikan e-mel baharu:
const natural = require('natural'); // Load the saved classifier natural.BayesClassifier.load('spamClassifier.json', null, function(err, classifier) { if (err) { console.log('Error loading classifier:', err); } else { // Classify a new email const testEmail = "You have won a free iPhone!"; console.log(classifier.classify(testEmail)); // Output: 'spam' or 'not_spam' } });
Langkah 6: Perbaik Model (Pilihan)
Untuk meningkatkan ketepatan pengelas spam, anda boleh:
- Tambah lebih banyak data latihan: Sertakan lebih banyak sampel e-mel spam dan bukan spam.
- Percubaan dengan algoritma yang berbeza: Cuba algoritma atau model pengelasan lain jika Naive Bayes tidak mencukupi untuk keperluan anda.
- Gunakan teknik lanjutan: Laksanakan pembelajaran mendalam atau rangkaian saraf untuk tugas pengelasan yang lebih kompleks.
Langkah 7: (Pilihan) Sepadukan dengan Sistem E-mel
Jika anda ingin menghantar atau menerima e-mel daripada apl, anda boleh menggunakan pustaka Nodemailer untuk menghantar e-mel.
- Pasang Nodemailer:
mkdir spam-email-classifier cd spam-email-classifier
- Hantar E-mel (Contoh):
npm init -y
Kesimpulan
Panduan ini membimbing anda melalui penyediaan apl AI menggunakan Node.js dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan e-mel sebagai spam atau bukan spam. Anda boleh mengembangkan apl ini dengan:
- Menambah lebih banyak data latihan untuk ketepatan yang lebih baik.
- Menggunakan teknik pembelajaran mesin yang lebih maju.
- Mengintegrasikan pengelas ke dalam aplikasi web atau sistem e-mel.
Atas ialah kandungan terperinci Membina Pengelas E-mel Spam Menggunakan AI: Aplikasi Asas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Mekanisme pengumpulan sampah JavaScript secara automatik menguruskan memori melalui algoritma pembersihan tag untuk mengurangkan risiko kebocoran ingatan. Enjin melintasi dan menandakan objek aktif dari objek akar, dan tidak bertanda dianggap sebagai sampah dan dibersihkan. Sebagai contoh, apabila objek tidak lagi dirujuk (seperti menetapkan pembolehubah kepada null), ia akan dikeluarkan dalam pusingan seterusnya kitar semula. Punca kebocoran memori yang biasa termasuk: ① Pemasa atau pendengar peristiwa yang tidak jelas; ② Rujukan kepada pembolehubah luaran dalam penutupan; ③ Pembolehubah global terus memegang sejumlah besar data. Enjin V8 mengoptimumkan kecekapan kitar semula melalui strategi seperti kitar semula generasi, penandaan tambahan, kitar semula selari/serentak, dan mengurangkan masa menyekat benang utama. Semasa pembangunan, rujukan global yang tidak perlu harus dielakkan dan persatuan objek harus dihiasi dengan segera untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan.

Terdapat tiga cara biasa untuk memulakan permintaan HTTP dalam node.js: Gunakan modul terbina dalam, axios, dan nod-fetch. 1. Gunakan modul HTTP/HTTPS terbina dalam tanpa kebergantungan, yang sesuai untuk senario asas, tetapi memerlukan pemprosesan manual jahitan data dan pemantauan ralat, seperti menggunakan https.get () untuk mendapatkan data atau menghantar permintaan pos melalui .write (); 2.AXIOS adalah perpustakaan pihak ketiga berdasarkan janji. Ia mempunyai sintaks ringkas dan fungsi yang kuat, menyokong async/menunggu, penukaran JSON automatik, pemintas, dan lain -lain. Adalah disyorkan untuk memudahkan operasi permintaan tak segerak; 3.Node-Fetch menyediakan gaya yang serupa dengan pengambilan penyemak imbas, berdasarkan janji dan sintaks mudah

Jenis data JavaScript dibahagikan kepada jenis primitif dan jenis rujukan. Jenis primitif termasuk rentetan, nombor, boolean, null, undefined, dan simbol. Nilai -nilai tidak berubah dan salinan disalin apabila memberikan nilai, jadi mereka tidak mempengaruhi satu sama lain; Jenis rujukan seperti objek, tatasusunan dan fungsi menyimpan alamat memori, dan pembolehubah menunjuk objek yang sama akan mempengaruhi satu sama lain. Typeof dan Instanceof boleh digunakan untuk menentukan jenis, tetapi memberi perhatian kepada isu -isu sejarah TypeOfNull. Memahami kedua -dua jenis perbezaan ini dapat membantu menulis kod yang lebih stabil dan boleh dipercayai.

Helo, pemaju JavaScript! Selamat datang ke berita JavaScript minggu ini! Minggu ini kami akan memberi tumpuan kepada: Pertikaian tanda dagangan Oracle dengan Deno, objek masa JavaScript baru disokong oleh pelayar, kemas kini Google Chrome, dan beberapa alat pemaju yang kuat. Mari mulakan! Pertikaian tanda dagangan Oracle dengan percubaan Deno Oracle untuk mendaftarkan tanda dagangan "JavaScript" telah menyebabkan kontroversi. Ryan Dahl, pencipta Node.js dan Deno, telah memfailkan petisyen untuk membatalkan tanda dagangan, dan dia percaya bahawa JavaScript adalah standard terbuka dan tidak boleh digunakan oleh Oracle

Rangka kerja JavaScript mana yang terbaik? Jawapannya ialah memilih yang paling sesuai mengikut keperluan anda. 1. REACT adalah fleksibel dan bebas, sesuai untuk projek sederhana dan besar yang memerlukan penyesuaian tinggi dan keupayaan seni bina pasukan; 2. Angular menyediakan penyelesaian lengkap, sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan dan penyelenggaraan jangka panjang; 3. Vue mudah digunakan, sesuai untuk projek kecil dan sederhana atau perkembangan pesat. Di samping itu, sama ada terdapat timbunan teknologi sedia ada, saiz pasukan, kitaran hayat projek dan sama ada SSR diperlukan juga faktor penting dalam memilih rangka kerja. Singkatnya, tidak ada kerangka terbaik, pilihan terbaik adalah yang sesuai dengan keperluan anda.

IIFE (Segera Dilanjutkan FunctionExpression) adalah ekspresi fungsi yang dilaksanakan dengan segera selepas definisi, digunakan untuk mengasingkan pembolehubah dan mengelakkan mencemarkan skop global. Ia dipanggil dengan membungkus fungsi dalam kurungan untuk menjadikannya ungkapan dan sepasang kurungan segera diikuti olehnya, seperti (fungsi () {/code/}) ();. Penggunaan terasnya termasuk: 1. Elakkan konflik berubah -ubah dan mencegah pertindihan penamaan antara skrip berganda; 2. Buat skop peribadi untuk menjadikan pembolehubah dalaman tidak kelihatan; 3. Kod modular untuk memudahkan permulaan tanpa mendedahkan terlalu banyak pembolehubah. Kaedah penulisan biasa termasuk versi yang diluluskan dengan parameter dan versi fungsi anak panah ES6, tetapi perhatikan bahawa ungkapan dan ikatan mesti digunakan.

Janji adalah mekanisme teras untuk mengendalikan operasi tak segerak dalam JavaScript. Memahami panggilan rantaian, pengendalian ralat dan gabungan adalah kunci untuk menguasai aplikasi mereka. 1. Panggilan rantai mengembalikan janji baru melalui .then () untuk merealisasikan persamaan proses tak segerak. Setiap .then () menerima hasil sebelumnya dan boleh mengembalikan nilai atau janji; 2. Pengendalian ralat harus menggunakan .catch () untuk menangkap pengecualian untuk mengelakkan kegagalan senyap, dan boleh mengembalikan nilai lalai dalam tangkapan untuk meneruskan proses; 3. Gabungan seperti janji.all () (berjaya hanya berjaya selepas semua kejayaan), janji.race () (penyempurnaan pertama dikembalikan) dan janji.allsettled () (menunggu semua penyelesaian)

CACHEAPI adalah alat yang disediakan oleh penyemak imbas kepada permintaan rangkaian cache, yang sering digunakan bersempena dengan ServiceWorker untuk meningkatkan prestasi laman web dan pengalaman luar talian. 1. Ia membolehkan pemaju menyimpan sumber secara manual seperti skrip, helaian gaya, gambar, dan lain -lain; 2. Ia boleh memadankan tindak balas cache mengikut permintaan; 3. Ia menyokong memotong cache tertentu atau membersihkan seluruh cache; 4. Ia boleh melaksanakan keutamaan cache atau strategi keutamaan rangkaian melalui perkhidmatan pekerja yang mendengar acara mengambil; 5. Ia sering digunakan untuk sokongan luar talian, mempercepat kelajuan akses berulang, sumber utama dan kandungan kemas kini latar belakang; 6. Apabila menggunakannya, anda perlu memberi perhatian kepada kawalan versi cache, sekatan penyimpanan dan perbezaan dari mekanisme caching HTTP.
