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基于Bayes的一种改良垃圾邮件过滤模型

1857400 2009-08-18 | rar | 145 | 次下载 | 2积分

资料介绍

文章首先分析了垃圾邮件的产生机理，介绍了目前比较常见的几种垃圾邮件过滤技术，然后从朴素贝叶斯的理论依据出发，针对当前应用于重要商业领域的垃圾邮件过滤系统的不足，设计了一种应用多级邮件策略的新模型，并通过实验比较证明新模型的应用在一定程度上提高了垃圾邮件过滤系统的查全率和查准率。
关键字：垃圾邮件；过滤；实时黑名单；朴素贝叶斯；邮件分级
根据 CNNIC 的反垃圾邮件工作委员会在2005 年10 月到11 月开展的第三次反垃圾邮件专项调查结果显示，在ISC 最近7 次对中国网民进行的统计调查中发现，从2003 年12月到2004 年4 月短短4 个月间，每位中国网民每周收到的垃圾邮件比例从26.24%一路攀升到60.50%，此后一直保持在60%~66%之间。著名调查公司Jupi ter Media Metrix 根据多年以来对垃圾邮件的统计资料分析，认为在没有找到一种绝对有效的过滤技术之前，垃圾邮件的比例会一直居高不下，而这将严重影响电子邮件的正常使用。垃圾邮件的存在，不仅大量消耗邮件服务器的系统资源和网络的带宽资源，更为严重的是，包括色情、暴力、非法组织等不健康内容的电子邮件所带来的危害，是我们难于估计的。反垃圾邮件的战争从一开始就没有停止过，现在的情况是这场战争已经越来越激烈，成为一场全面的持久战，吸引了大量的研究人员从各个方面进行深入研究，而目前反垃圾邮件技术的核心仍在于邮件的过滤。