南洋理工大学垃圾邮件数据集NUSSpamDatasetCleaned-johnsonubah
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件，数据集，邮件过滤，自然语言处理，机器学习，信息安全，文本分析，学术资源
数据概述：该数据集由南洋理工大学提供，主要用于垃圾邮件的识别和过滤。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2002年到2004年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的邮件，包括来自不同国家和地区的邮件样本。
数据维度：数据集包括邮件的文本内容，邮件的元数据（如发件人，收件人，主题，日期等），以及垃圾邮件和非垃圾邮件的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于南洋理工大学的公开邮件数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于垃圾邮件识别，自然语言处理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在分类算法的开发和邮件过滤系统的设计中具有重要价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于垃圾邮件检测，分类算法研究，如特征提取，分类模型优化等。
行业应用：可以为电子邮件服务提供商，企业邮件系统等提供数据支持，特别是在垃圾邮件过滤，邮件安全方面。
决策支持：支持垃圾邮件识别系统的优化和升级，帮助相关领域提升邮件系统的安全性。
教育和培训：作为自然语言处理，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解垃圾邮件识别和分类技术。
此数据集特别适合用于探索垃圾邮件识别的规律与方法，帮助用户实现准确的垃圾邮件过滤，提升邮件系统的安全性和用户体验。
