当今的时代是信息爆炸的互联网时代,互联网已经深入普及到千家万户中,人们的交流方式呈现出了多元化和多样性,除了面对面、电话、短信等传统交流方式外,微信、qq、电子邮件等各种各样的交流方式极大的丰富了人们的生活和通讯交流。其中电子邮件因其使用简易、易于保存、全球通用、即时到达、延迟互动、安全可靠的特点已成为现代人们日常通讯交流的主要方式之一。但是,垃圾邮件的出现不仅严重的干扰了人们的生活和工作,更需要花费大量的时间和人力物力来处理垃圾邮件的问题,因此研究反垃圾邮件技术具有重大的价值和意义。本文基于概率统计原理和集合论,提出一种改进的属性重要度度量方法,并基于此,提出一种基于属性重要度的序贯三支决策垃圾邮件过滤方法。该方法使用本文提出的的属性重要度度量方法计算邮件头信息的属性重要度,并按重要度大小进行排序,然后按属性重要度的大小顺序对邮件计算其为正常邮件的贝叶斯概率,并进行三支决策分类,当信息较少不足以决策分类时,增加更多的属性信息以帮助进一步的决策分类,直到得到最后的邮件分类。在仿真实验验证本文方法的合理性和有效性的基础上,设计了一个垃圾邮件过滤仿真系统,该系统用SWT来实现界面,JavaMail来实现邮件的发送和接收,接收的邮件用本文提出的垃圾邮件过滤方法来三支决策过滤分类,并采用10名用户的邮件数据来检测仿真系统的过滤效果,检测结果表明,该系统在垃圾邮件过滤方面取得了良好的效果。