【摘 要】
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垃圾邮件已经成为互联网的一大公害,这些邮件在占据邮件服务器大量存储空间的同时,传播各种有害信息,给社会和个人造成了巨大的危害。因此,研究邮件智能过滤具有重要意义。以
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垃圾邮件已经成为互联网的一大公害,这些邮件在占据邮件服务器大量存储空间的同时,传播各种有害信息,给社会和个人造成了巨大的危害。因此,研究邮件智能过滤具有重要意义。以前的垃圾邮件过滤技术一般包括白名单和黑名单技术、规则匹配以及基于规则评分的过滤技术等。 本文使用机器学习理论,讨论了用文本分类的方法来过滤垃圾邮件。由于垃圾邮件过滤不能简单等同于文本分类,把合法邮件判为垃圾邮件是不可接受的,所以垃圾邮件过滤中的精确率十分重要。本文从基于统计方法的垃圾邮件过滤理论着手,重点研究了Bayesian分类器中关于特征概率计算和邮件联合概率的计算问题,以提高垃圾邮件过滤的精确度。 本文主要内容如下: 1)介绍了垃圾邮件的概念,分析了垃圾邮件的危害和当前的发展状况; 2)回顾了反垃圾邮件技术的发展,对各种技术进行了对比和评价: 3)介绍了现行的电子邮件系统结构,从电子邮件系统的结构出发,分析了垃圾邮件过滤的策略; 4)讨论了用文本分类的方法过滤垃圾邮件和贝叶斯理论,并介绍了相关的文本特征提取理论和垃圾邮件过滤的评价体系: 5)深入研究了垃圾邮件过滤中的统计理论,对特征概率计算和邮件联合概率计算的几种方法进行了详细的比较,研究和改进; 6)设计并实现了一个基于统计学习理论的客户端垃圾邮件过滤器:SpamFilter
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