随着信息技术的飞速发展,电子邮件已成为人们日常生活中的重要交流工具。电子邮件具有易于收发,成本低,效率高的优点,极大地满足了学习,工作和生活的沟通需求。但与此同时,垃圾邮件的数量也呈现爆炸性增长。垃圾邮件具有欺骗性,煽动性,商业性或不健康,严重影响人们的日常生活。反垃圾邮件技术一直是世界范围内的热门话题。如何找到一种准确有效的反垃圾邮件技术尤为重要。经典的垃圾邮件过滤技术包括基于黑白列表的过滤技术,基于规则的过滤技术和基于内容统计分类的过滤技术。基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤是一种基于内容统计分类的过滤技术。贝叶斯算法的理论来自经典的数学概率论的贝叶斯定理,它具有严格的数学逻辑。与其他算法相比,贝叶斯算法在处理垃圾邮件过滤方面具有更高的准确性和更快的计算速度。与一般的贝叶斯模型相比,贝叶斯算法中的朴素贝叶斯模型极大地简化了模型的复杂度,因为它假设特征属性是相互独立的。但是,最常用的朴素贝叶斯模型也有一些缺点。在处理自然文本分类问题时,文档的特征属性之间或多或少存在某些相关性,这将导致预测结果出错。为了提高贝叶斯算法在垃圾邮件处理中的准确性,本文设计了一种在分类模块阶段设置判断阈值的方法,对贝叶斯算法进行了改进。判断阈值的设置是根据实际情况,人们希望不要将普通邮件分类错误,以免造成更大的经济损失。本文设计并实现了一种基于改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,特别是系统的模块化。该系统分为四个模块:预处理模块,训练模块,分类模块和交叉验证模块。本文详细介绍了每个模块的过程和实现,以方便后续的修改和维护。这四个模块完成了系统的各种任务,包括文档分析,分词,数据清理,特征选择,概率计算,培训词库,分类判断,交叉测试等。在本文中,我们使用从Kaggle论坛下载的语料库作为数据集,其中包含垃圾邮件和正常电子邮件的比例,以准确模拟现实生活中电子邮件类型的比例,以进行后续跟踪。实验更加普遍。为了验证改进贝叶斯算法的有效性和优越性,本文在实验阶段对判断阈值的选择和训练样本数进行了两组实验。通过比较准确率,召回率,F1值和趋势图分析,得出最佳判断阈值和最佳样本数,并验证了改进的贝叶斯算法在滤波中的准确性,优于朴素贝叶斯算法。