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1、 電子郵件已經(jīng)成為人們?nèi)粘I钪型ㄐ?、交流的重要手段之一,但垃圾郵件問題也日益嚴(yán)峻,網(wǎng)民平均每天收到的垃圾郵件數(shù)量已超過了正常郵件。目前經(jīng)常采用的垃圾郵件過濾技術(shù)一般包括黑名單與白名單技術(shù)、規(guī)則過濾以及基于關(guān)鍵詞匹配的內(nèi)容掃描等?! ×硗庖环N方法是從電子郵件的文本內(nèi)容入手,使用文本分類、信息過濾的算法,在訓(xùn)練郵件集合上學(xué)習(xí)垃圾郵件分類器。垃圾郵件過濾中常用的文本分類方法有k-近鄰、決策樹、boosting等。現(xiàn)有的郵件分類器算法其中
2、一個(gè)重要步驟是將郵件的文本內(nèi)容出現(xiàn)的字與詞標(biāo)記化,也就是將郵件文本內(nèi)容分詞。但由于中英文環(huán)境中語素的不同特點(diǎn),英文分詞相當(dāng)簡(jiǎn)單而中文分詞的問題比較復(fù)雜。 本文將中文內(nèi)容郵件分詞算法同貝葉斯定理相結(jié)合,提出了針對(duì)中文內(nèi)容和基于貝葉斯定理的郵件分類器,并使用這一分類器架構(gòu)了反垃圾郵件應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行了垃圾郵件過濾的實(shí)驗(yàn),有效的驗(yàn)證了這一針對(duì)中文內(nèi)容和基于貝葉斯定理的反垃圾郵件方法,最后對(duì)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)的不足進(jìn)行了總結(jié)并提出了進(jìn)一步的研究方向。
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