Python程序设计

Question

13.2 垃圾邮件快速识别思路与实现
1)熟悉函数定义与调用语法。
2)熟悉函数默认值参数的用法。
3)了解垃圾邮件分类的方法原理。
4)熟练使用内置函数sum()、map ()。
5)熟练运用字符串方法。
6)熟练使用lambda 表达式。
7)理解 Python 函数式编程模式。
8)了解算法中rate参数对分类结果的影响。实验内容
利用Python设计简易程序，使程序能够正常运行

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要构建一个简易的垃圾邮件识别系统，我们可以采用基于词频的方法。这涉及到计算邮件中特定词汇出现的频率，并根据这些频率判断邮件是否可能是垃圾邮件。下面是一个详细的步骤指南，包括了如何定义函数、使用默认参数、字符串处理、使用内置函数以及函数式编程的基本元素。

步骤 1: 定义基础函数

首先，我们需要定义一些基础函数来处理文本数据，例如清洗文本、分词、计算词频等。

def clean_text(text):
    """ 清洗文本，移除特殊字符并转换为小写 """
    import re
    return re.sub(r'\W+', ' ', text).lower()

def tokenize(text):
    """ 将文本分割成单词列表 """
    return text.split()

def word_freq(words):
    """ 计算单词频率 """
    from collections import Counter
    return Counter(words)

def calculate_rate(freq, spam_words):
    """ 计算给定词汇在词频中的出现率 """
    total = sum(freq.values())
    rate = sum(freq[word] for word in spam_words if word in freq) / total
    return rate

步骤 2: 加载和预处理数据

加载一些示例邮件数据，对其进行清洗和分词。

spam_emails = [
    "Get rich quick schemes",
    "Free money now",
    "Congratulations! You've won a prize"
]

normal_emails = [
    "Meeting at 3pm",
    "Reminder: grocery list",
    "Project update"
]

# 预处理邮件数据
spam_words = [tokenize(clean_text(email)) for email in spam_emails]
normal_words = [tokenize(clean_text(email)) for email in normal_emails]

步骤 3: 训练模型（定义垃圾邮件词汇）

定义一组已知的垃圾邮件词汇，用于后续的分类。

known_spam_words = ["get", "rich", "quick", "free", "money", "now", "congratulations", "won", "prize"]

步骤 4: 测试模型

定义一个函数，用于测试邮件是否可能为垃圾邮件。

def is_spam(email, spam_words=known_spam_words):
    cleaned = clean_text(email)
    words = tokenize(cleaned)
    freq = word_freq(words)
    rate = calculate_rate(freq, spam_words)
    
    # 如果垃圾词汇出现的比率超过某个阈值，则认为是垃圾邮件
    return rate > 0.5

步骤 5: 使用模型进行预测

测试一些新的邮件样本，看看它们是否被正确分类。

test_emails = [
    "Last chance to get your free gift",
    "Project deadline extension",
    "Your account has been compromised"
]

for email in test_emails:
    print(f"Email: '{email}' -> Spam: {is_spam(email)}")

以上代码提供了一个基本框架，用于识别垃圾邮件。通过调整calculate_rate函数中的rate参数阈值，可以优化模型的准确度。此外，为了提高性能，可以考虑使用更复杂的机器学习模型，如朴素贝叶斯分类器或深度学习模型。不过，对于初学者来说，上述代码已经足够理解垃圾邮件识别的基本概念和实现方法。