基于关联规则算法的垃圾邮件过滤研究
电子邮件垃圾邮件过滤算法研究与优化
电子邮件垃圾邮件过滤算法研究与优化随着互联网的普及和电子邮件的广泛应用，垃圾邮件问题也日益突出。
垃圾邮件不仅占据用户的宝贵时间和网络带宽，还存在着网络安全和隐私泄露的风险。
因此，研究和优化电子邮件垃圾邮件过滤算法具有重要的意义。
本文将探讨当前常见的垃圾邮件过滤算法以及优化策略，旨在提高垃圾邮件过滤的准确性和效率。
一、常见的垃圾邮件过滤算法1. 基于规则的过滤算法基于规则的过滤算法是最早出现的垃圾邮件过滤方法之一。
该算法通过事先定义一组规则来判断邮件是否为垃圾邮件。
例如，规则可以包括关键词过滤、发件人黑名单、收件人白名单等。
然而，基于规则的过滤算法存在着规则维护困难和鲁棒性差的问题，无法适应日益复杂多变的垃圾邮件形式。
2. 基于贝叶斯分类的过滤算法基于贝叶斯分类的过滤算法是目前应用最广泛的垃圾邮件过滤方法之一。
该算法基于贝叶斯定理，利用词频统计和概率计算来判断邮件是否为垃圾邮件。
通过训练一组已知标记的邮件样本，算法可以根据特征词的出现概率计算出垃圾邮件的概率。
然而，基于贝叶斯分类的算法需要大量的样本数据和计算资源，且对文本特征的选择和处理较为敏感。
3. 基于机器学习的过滤算法基于机器学习的过滤算法是近年来研究的热点之一。
该算法通过训练一个分类模型来判断邮件是否为垃圾邮件。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等。
相比基于贝叶斯分类的算法，基于机器学习的算法具有更好的鲁棒性和准确性。
然而，该算法需要大量的训练样本和特征选择策略，同时训练模型的时间和资源开销也较大。
二、优化策略1. 特征选择优化特征选择是垃圾邮件过滤算法中的关键环节之一。
通过选择合适的特征可以提高算法的准确性和效率。
常用的特征包括词频、词性、邮件标题长度等。
优化特征选择可以从以下几个方面进行考虑：增加新的特征，如图像、附件等；采用更具有代表性的特征，如基于上下文的特征等；利用自然语言处理和深度学习等技术提取更高级的特征。
基于机器学习的网络垃圾邮件过滤算法研究
基于机器学习的网络垃圾邮件过滤算法研究随着互联网的发展，网络垃圾邮件成为了一个严重影响用户体验和信息安全的问题。
传统的基于规则的过滤方法往往需要人工维护规则库，不仅耗时耗力，而且难以适应不断变化的垃圾邮件形式。
因此，基于机器学习的网络垃圾邮件过滤算法应运而生。
在过滤网络垃圾邮件的研究中，机器学习算法通过学习大量的样本数据，自动建立垃圾邮件的分类模型，实现自动化的垃圾邮件过滤。
下面将介绍几种常用的基于机器学习的网络垃圾邮件过滤算法。
1. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种经典的机器学习算法，在网络垃圾邮件过滤中得到了广泛应用。
该算法基于特征的条件独立性假设，通过统计各个特征在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的频率来计算垃圾邮件的概率。
在实际应用中，可以使用词频、字符频率等作为特征进行分类。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类模型，通过在特征空间中找到一个最优超平面来实现分类。
在网络垃圾邮件过滤中，可以将垃圾邮件和非垃圾邮件看作两个不同的类别，使用支持向量机算法进行分类。
该算法能够有效的处理高维特征空间，对于大规模的样本数据具有较好的泛化能力。
3. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习的方法，通过多个决策树的组合来实现分类。
在网络垃圾邮件过滤中，随机森林算法可以利用多个决策树对样本进行分类，并根据决策树的投票结果来判断邮件是否为垃圾邮件。
该算法具有较强的鲁棒性和泛化能力，能够有效抑制过拟合问题。
以上是网络垃圾邮件过滤中常用的几种基于机器学习的算法，当然还有其他一些算法，如K近邻算法、神经网络等。
在实际应用中，可以根据实际情况选择合适的算法，并结合特定的特征进行模型训练和优化。
除了选择合适的算法，提取有效的特征也是网络垃圾邮件过滤的关键。
常见的特征包括邮件的主题、正文内容、发件人地址、附件信息等。
在提取特征过程中，可以采用词频、TF-IDF等方法来描述特征的重要性和权重，进一步提高分类的准确性。
垃圾邮件过滤中关联规则挖掘的应用
中的垃圾邮件也越来越 多，这样 不仅浪费了人 员之 间交流的时间，还给 网络信息的传输带来 了不必要 的麻烦
通 过 分析 垃圾 邮 件产 生 的原 因以及 发 送 的方 式 ，运 用 关联规 则挖 掘 的方式 过滤 垃圾 邮件 ，提 高 网络信 息的传 送
速度 和 时 间。
关键 词 ：垃圾 邮件 ；过 滤； 关联 规 则挖 掘
第一 ，垃圾 邮件 主要分 为私人 的商业 邮件 和在 网络 收件人 在收件 服务器 中接 受发件 人 的邮件 ，邮件 的传送
中肆 意传播 的普通 邮件 。由于 网络传 输 的快捷 和方便 ， 件 的这些特 点制造 大量 的垃圾 邮件 。垃圾 邮件 的传送 没
有得 到 电子 邮件 服务商 的许 可就可 以借助垃圾 邮件 的投 送 工具在 网上进行 传播 。互 联 网的匿名机制 使垃圾 邮件
不但 加剧 了垃圾 邮件 的拦 截工作 ，而且对 网络信 息安全 联 、简单关联 和 因果关 联 。为 了查找互联 网里相 关 的数
也造成 了一定 的影响 。在一些公 开 网站 上进行公 然买卖 据 ，需要对关 联做 出相应地 分析 。用 发展大量 的数据 库 可 以传送 垃圾 邮件 的群 发软件 ，垃圾 邮件 的制造 者通过 项集 之 间的联系来 对关联 进行挖掘 。很多学 者主要把 关 并取得 了 良好 的应用效果 。 在 网络 上传播 广告 邮件 ，广告商付 给垃圾 邮件 的制造者 联通过 文本 的特征进行 体现 ，
数据 库技 术
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ Ⅷ ｒ ＆ Ｃ ｏ ｍ ｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
２ ０ １ ５ 年 第１ ９ 期
垃圾 邮件过滤 中关联规 则挖掘的应用
垃圾邮件过滤算法研究
垃圾邮件过滤算法研究随着互联网的高速发展，我们的生活变得越来越便利，电子邮件也成为了人们经常使用的一种通讯方式。
然而，同时也带来了许多问题，比如大量的垃圾邮件给人们带来了麻烦，极大地影响了人们的工作效率。
因此，如何过滤垃圾邮件成为了一个重要的问题。
本文将着重探讨当前流行的垃圾邮件过滤算法。
一、什么是垃圾邮件过滤算法垃圾邮件过滤算法是指通过对邮件的内容、属性等信息进行分析和处理，从中筛选掉垃圾邮件并将合法邮件传递给用户。
目前，常见的垃圾邮件过滤算法主要有以下几种类型。
二、基于规则的过滤算法基于规则的垃圾邮件过滤算法是指根据垃圾邮件的特征和规律，制定一些规则，通过对邮件的内容、属性等信息进行判断，把符合规则的邮件判定为垃圾邮件。
这种算法的优点是比较简单易行，但缺点也很明显，它完全依赖于规则的准确性和鲁棒性，一旦规则有所变动，就需要对算法重新设计。
因此，基于规则的算法一般只用于初步筛选，并且需要不断更新维护。
三、基于黑白名单的过滤算法黑白名单垃圾邮件过滤算法是指根据发送者的信誉进行分类，将信誉度高的发送者加入白名单中，将信誉度低的发送者加入黑名单中，再根据白名单和黑名单过滤邮件。
这种算法的优点是比较简单，且效果较好。
但是，黑白名单是动态的，需要不断地维护，而且会有一定的误判率。
四、基于词袋模型的过滤算法词袋模型是指将一封邮件的所有单词提取出来，形成一个词集合，通过统计该单词集合在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现概率来进行分类。
这种算法的优点是考虑了邮件的内容，可以较好地识别垃圾邮件。
但是，由于邮件内容复杂，词汇量大，而该算法只考虑了单个单词，因此精度不高。
五、基于机器学习的过滤算法基于机器学习的垃圾邮件过滤算法是指通过一些训练样本来训练算法，从而识别未知邮件的类别。
这种算法的优点是能够识别垃圾邮件的多个特征，能够进行复杂的挖掘和预测，且精度高。
但是，机器学习算法的训练需要大量的数据和计算资源，需要专业的数据科学家。
电子邮件中的垃圾邮件过滤技术研究与应用
电子邮件中的垃圾邮件过滤技术研究与应用随着互联网的普及，电子邮件成为人们日常通信的重要方式，方便、快捷的特点使其广受欢迎。
然而，随之而来的垃圾邮件问题也日益严重，垃圾邮件给人们的生活和工作带来了诸多不便。
为了解决这一问题，垃圾邮件过滤技术应运而生。
本文将探讨电子邮件中的垃圾邮件过滤技术的研究与应用。
一、垃圾邮件的定义与分类垃圾邮件，也被称为垃圾电子邮件、垃圾信件或垃圾e-mail，是指广告、欺诈和其他无用信息大量发送到用户电子邮箱中的电子邮件。
根据产生的目的，垃圾邮件可以分为商业垃圾邮件、网络诈骗邮件、政治垃圾邮件等多种类型。
二、垃圾邮件过滤技术的研究与应用1. 规则过滤法规则过滤法是最早也是最常用的垃圾邮件过滤技术之一。
该方法通过设定一系列规则来判断邮件内容是否为垃圾邮件。
这些规则可以包括关键词过滤、黑名单过滤、白名单过滤等。
对于大部分简单的垃圾邮件，规则过滤法能够较好地进行过滤，但是其面对新型垃圾邮件时的适应能力较差。
2. 决策树法决策树法是一种基于规则的机器学习算法，在垃圾邮件过滤中被广泛应用。
该方法通过构建决策树模型，将垃圾邮件和正常邮件划分到不同的叶子节点上。
构建决策树模型需要借助标记好的训练集数据，通过学习训练集数据的特征和类型，决策树能够自动判断新邮件的类型。
这种方法能够较好地应对不断变化的垃圾邮件类型。
3. 贝叶斯过滤法贝叶斯过滤法是垃圾邮件过滤领域的一种统计学算法，基于贝叶斯原理，通过计算不同特征在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，来判断邮件的类型。
该方法需要先验概率和条件概率的设定，然后利用贝叶斯公式计算邮件为垃圾邮件的概率。
贝叶斯过滤法准确率较高，且适应能力强，可以进行不断的模型优化和更新。
4. 机器学习方法除了决策树法和贝叶斯过滤法，还有一些基于机器学习的方法被应用于垃圾邮件过滤。
支持向量机、神经网络和深度学习等技术在垃圾邮件过滤中发挥了重要作用。
这些方法通过对大量数据的学习和训练，能够自动识别和过滤垃圾邮件。
基于深度学习的邮件过滤与垃圾邮件检测研究
基于深度学习的邮件过滤与垃圾邮件检测研究邮件过滤与垃圾邮件检测是在当前信息爆炸的时代中，保护用户隐私和提高工作效率的重要组成部分。
随着互联网的普及和电子邮件的广泛使用，垃圾邮件的数量和种类不断增加，给用户带来了诸多不便和困扰。
而基于深度学习的技术能够有效应对这一问题，并为用户提供更好的用户体验和数据安全。
深度学习作为人工智能领域的研究热点，其在邮件过滤与垃圾邮件检测中的应用已经取得了显著的成果。
传统的垃圾邮件过滤方法主要依赖于人工规则和特征工程，但是这些方法在应对日益复杂的垃圾邮件攻击时表现欠佳。
相比之下，基于深度学习的方法可以自动学习邮件的特征和规律，从而更加准确地区分垃圾邮件和正常邮件。
在基于深度学习的邮件过滤与垃圾邮件检测研究中，主要涉及以下几个关键问题：1. 数据集构建：构建高质量、多样化的数据集对于研究的有效性至关重要。
通过收集不同类型和来源的邮件数据，包括正常邮件和垃圾邮件，可以建立一个全面的数据集，为模型训练和评估提供必要的基础。
2. 特征提取：深度学习方法需要对邮件内容进行有效的特征提取。
常用的方法包括基于词袋模型的特征提取和基于卷积神经网络的特征提取。
通过识别词语、文本结构和上下文等特征，可以准确表征邮件的内容，并为分类模型提供输入。
3. 模型设计：基于深度学习的垃圾邮件检测模型可以采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等结构。
这些模型能够自动学习到邮件中的重要特征，并对邮件进行分类。
在模型设计中，需要注意模型的复杂度、参数数量和计算效率等方面的平衡，以及对数据集进行合理的划分。
4. 模型训练与评估：使用已标注的数据集对模型进行训练，并使用未标注的数据集对模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
同时，需要不断调整模型的参数和结构，提高模型的准确性和稳定性。
基于深度学习的邮件过滤与垃圾邮件检测研究已经取得了可喜的成果。
基于深度学习的垃圾邮件过滤算法研究
基于深度学习的垃圾邮件过滤算法研究随着电子邮件的普及，垃圾邮件成为了线上邮件系统的一大问题，每天都有大量的垃圾邮件充斥在人们的电子邮件收件箱中。
对于每个电子邮件用户来说，如何避免接收到垃圾邮件，保护自己的个人隐私和安全，已经成为一个非常重要的问题。
基于此，基于深度学习的垃圾邮件过滤算法成为了当前研究的热点。
一、深度学习应用于垃圾邮件过滤的研究背景传统的垃圾邮件过滤技术主要是基于规则和模式匹配，这种方法需要前期构建大量的规则，对于新兴的垃圾邮件形式，这种方法往往不够灵活。
因此，人工智能技术的应用促使了垃圾邮件过滤技术的发展。
深度学习是人工智能技术的一种应用，它是一种通过模拟人类大脑神经网络的结构，来实现机器学习的模型。
深度学习已经被广泛应用于自然语言处理、图像识别和语音识别等领域，其优良的特征抽取和表达能力，使得它在垃圾邮件过滤中也具有广泛应用的前景。
二、基于深度学习的垃圾邮件过滤算法深度学习的垃圾邮件过滤算法主要应用于文本分类领域。
在垃圾邮件过滤中，深度学习的应用主要分为以下几个步骤：1. 预处理预处理是深度学习算法的第一步，包括词汇表的构建、数据集的整理等。
在预处理阶段，需要将邮件的文本信息进行清理和规范化，去除无用信息、特殊字符、HTML标签等，并将邮件转化成数字化的向量。
2. 特征提取深度学习模型的特征提取是非常重要的一步。
基于深度学习的算法，常用的特征提取方法有两种，一种是基于卷积神经网络（CNN）的特征提取，一种是基于循环神经网络（RNN）的特征提取。
这两种方法适合于文本序列的特征抽取。
3. 模型训练对于垃圾邮件过滤算法而言，模型训练是非常重要的一步。
深度学习模型训练需要大量的训练数据，对于垃圾邮件过滤，可以从公共数据集中获得训练数据，如SpamAssassin、Enron、TREC 等。
4. 模型评估在深度学习模型训练结束后，需要进行模型的评估。
主要包括准确率、召回率、F1-score等评估指标。
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究一、背景介绍随着互联网技术的不断发展，电子邮件已经成为了人们日常必不可少的通信工具，但是垃圾邮件的出现却给人们的生活带来了很多的困扰。
针对垃圾邮件大量涌现的现象，机器学习领域的专家们研究出了一种基于机器学习的垃圾邮件过滤算法，能够对邮件进行自动分类，使用户能够更加方便的筛选和管理邮件，提高了邮件的安全性和可信度。
二、垃圾邮件过滤算法分类1、规则过滤算法规则过滤算法是一种传统的方式，一些规则或域名被列为信誉较低的黑名单，对于这些黑名单中的内容，系统就会进行过滤，对于包含在白名单中的用户，邮件就不会被过滤。
但是规则过滤算法存在着很大的局限性，因为黑名单和白名单要不断的维护，而垃圾邮件的内容也会不断的变化。
2、内容过滤算法内容过滤算法是基于邮件内容进行分类的，通常采用关键字匹配的方式对邮件进行分类，对于一些垃圾邮件内容特征，算法会将其归类到垃圾邮件列表中。
3、机器学习算法机器学习算法是一种基于数据挖掘和自适应机制的过滤方式，通常采用人工干预和自适应的方式对垃圾邮件进行分类，能够实现对邮件进行自动分类，且分类结果更加准确、稳定。
三、基于机器学习的垃圾邮件过滤算法1、处理流程首先，对数据进行预处理，提取邮件的内容、主题、发件人等信息。
然后，采集大量的垃圾邮件和普通邮件数据，对数据进行特征提取和筛选，并将其转化为可用的向量形式进行处理。
接着，应用适当的机器学习算法对邮件进行训练和分类。
2、特征提取特征提取是基于机器学习算法的核心步骤，需要先将邮件内容转化为向量表示，再通过算法对向量进行处理。
比较常用的特征提取算法有：（1）词袋模型：将邮件中的词汇进行统计，得到一个包含每个词汇出现次数的向量；（2）TF-IDF算法：考虑到某些词汇出现的频率可能很高，但是在区分垃圾邮件和普通邮件时无意义，因此采用TF-IDF算法对词汇权重进行调整，TF-IDF计算公式如下：TF（词汇出现次数/邮件总词数）*IDF（ln（总文档数/词汇所出现的文档数））3、算法选择通常使用朴素贝叶斯算法、支持向量机（SVM）等算法进行分类。
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究与优化
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究与优化邮件已成为现代人社交和商务场合中必不可少的一种重要工具。
而随着电子邮件使用的增加，垃圾邮件也随之激增。
垃圾邮件不仅会占用用户的时间和精力，更可能包含病毒或欺诈链接，给用户带来不安全因素。
因此，研发一种高效的垃圾邮件过滤算法显得尤为重要。
本文将重点研究基于机器学习的垃圾邮件过滤算法，并探究其优化方法。
一、机器学习在垃圾邮件过滤中的应用机器学习是一种通过从数据中挖掘模式来自动改进算法的技术。
在垃圾邮件过滤中，机器学习可以从大量已知的垃圾邮件和正常邮件中挖掘出一些规律，并将这些规律应用到未知的邮件中，从而实现自动分类。
常见的基于机器学习的垃圾邮件过滤算法有朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络等。
其中，朴素贝叶斯算法被广泛应用于垃圾邮件过滤中。
该算法通过计算邮件中每个单词出现的频率和垃圾邮件和正常邮件的概率，从而给出邮件是否为垃圾邮件的概率。
二、基于机器学习的垃圾邮件过滤算法的不足虽然基于机器学习的垃圾邮件过滤算法已经被广泛应用，但仍然存在较大的不足。
具体表现在以下几个方面：1.数据不平衡：垃圾邮件相对于正常邮件数量较少，导致训练集中垃圾邮件样本不足，算法难以准确分类。
2.特征提取困难：邮件中的垃圾信息可能以多种形式出现，包括图片、链接、网址等。
如何提取有效的垃圾信息特征是一个需要解决的问题。
3.新数据适应性差：基于机器学习的垃圾邮件过滤算法只能应对已知的垃圾邮件样本，不能很好地适应新的垃圾邮件形式。
三、优化基于机器学习的垃圾邮件过滤算法为了克服上述问题，我们可以采用以下一些方法来优化基于机器学习的垃圾邮件过滤算法：1.数据处理：通过数据预处理等技术解决数据不平衡的问题。
对于缺少垃圾邮件样本的情况,可以引入合成垃圾邮件样本、降低正常邮件样本的权重等。
此外，可以使用相关算法进行过采样和欠采样以解决样本不平衡问题。
2.特征选择：为了尽可能保留原始数据中的有用信息，可以应用一些先进的特征选择算法来优化特征提取。
基于深度学习的垃圾邮件过滤算法研究
基于深度学习的垃圾邮件过滤算法研究一、前言随着互联网的快速发展，人们的生活与工作中离不开电子邮件。
而随着邮件发送量的增长，垃圾邮件也不断增加，威胁着人们的工作效率和安全。
如何有效地过滤垃圾邮件，成为了一个迫切需要解决的问题。
近年来，基于深度学习的垃圾邮件过滤算法得到了广泛的关注。
本文将深入探讨基于深度学习的垃圾邮件过滤算法的研究现状和应用情况。
二、研究现状目前，基于深度学习的垃圾邮件过滤算法主要有以下几种：1. 卷积神经网络（CNN）CNN 算法是一种基于卷积层和池化层的神经网络。
它的输入是一个二维的矩阵，即邮件中的词向量。
卷积层可以提取特征，池化层可以降维。
通过多次卷积和池化，可以得到一个较小的邮件向量。
最后，全连接层可以将这个邮件向量映射为垃圾邮件或非垃圾邮件。
2. 递归神经网络（RNN）RNN 算法是一种基于循环层的神经网络。
它可以根据当前输入和前一个状态计算出当前状态，然后再根据当前状态和下一个输入计算出下一个状态。
通过这种方法，可以获得整个序列的表示。
在垃圾邮件过滤中，可以将邮件中的每个词作为一个时间步，将整个邮件作为一个序列。
3. 长短时记忆网络（LSTM）LSTM 算法是一种特殊的 RNN 算法。
它可以解决传统 RNN 算法中的梯度消失和梯度爆炸问题。
在垃圾邮件过滤中，可以将每个词向量输入 LSTM 网络，获得整个邮件的表示。
4. 双向长短时记忆网络（BLSTM）BLSTM 算法是一种基于 LSTM 算法的改进算法。
它可以同时考虑正向和反向的信息，从而得到更全面的表示。
在垃圾邮件过滤中，可以将正向 LSTM 和反向 LSTM 的输出进行拼接，获得更好的表征。
三、应用情况基于深度学习的垃圾邮件过滤算法已经得到了广泛的应用。
比如，谷歌在 Gmail 中采用了基于深度学习的垃圾邮件过滤算法，有效地过滤了大量的垃圾邮件。
同时，微软也在 Outlook 中应用了基于深度学习的垃圾邮件过滤算法，取得了很好的效果。
AI技术用于垃圾邮件过滤的关键技巧
AI技术用于垃圾邮件过滤的关键技巧一、引言随着互联网的快速发展，垃圾邮件问题越来越严重。
传统的人工过滤方式效率低下且易受到攻击，因此采用人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术进行垃圾邮件过滤成为了不可或缺的方式。
本文将介绍AI技术在垃圾邮件过滤中的关键技巧。
二、机器学习算法在垃圾邮件识别中的应用1. 基于规则的过滤方法：这种方法通过设定一系列规则来判断是否为垃圾邮件。
例如，检查发件人地址是否可信、邮件内容中是否包含明显的广告语等。
然而，由于规则数量庞大且容易被攻击者绕过，这种方法已经逐渐被淘汰。
2. 基于特征提取与分类模型的方法：通过机器学习算法对邮件进行特征提取和分类模型训练。
常用的特征包括发件人地址、邮件内容中出现频率较高的词语等。
其中比较流行的分类模型有朴素贝叶斯算法、支持向量机算法和深度学习等。
这些算法可以根据已有的邮件数据进行训练，不断优化模型以提高分类准确率。
三、深度学习在垃圾邮件识别中的应用1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN是一种应用广泛的深度学习算法，在图像识别领域表现出色。
在垃圾邮件过滤中，可以将邮件内容看作一种文本数据，并将其转化为矩阵形式输入到CNN模型进行特征提取和分类。
通过多层卷积与池化操作，网络能够有效地捕捉到邮件中隐藏的有关垃圾邮件的特征。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：RNN是一类适用于序列数据处理的神经网络模型。
由于垃圾邮件内容可能包含时序信息，如时间、日期等，因此采用RNN可以更好地捕捉这些信息。
例如，长短期记忆网络（LongShort-Term Memory，LSTM）是一种常用的RNN变体，在短文本处理中具有较好的效果。
四、数据预处理对垃圾邮件过滤的重要性1. 数据清洗：在进行模型训练之前，需要对原始数据进行清洗。
这包括去除重复邮件、拼写纠错、删除特殊字符和HTML标签等。
垃圾邮件过滤技术的研究与应用
垃圾邮件过滤技术的研究与应用一、垃圾邮件的定义与危害垃圾邮件，也被称作垃圾电子邮件、垃圾信件、垃圾信箱等，是指那些没有得到用户许可直接发送，内容无关紧要或者低劣的电子邮件。
垃圾邮件的出现，使得用户的邮箱容易淹没在广告、欺诈、传播病毒等不良信息中，不仅使得邮件的安全性受到威胁，同时也扰乱了人们正常的沟通交流和工作。
二、垃圾邮件过滤技术相关研究自垃圾邮件问世以来，各界学者和企业对垃圾邮件过滤技术的研究日趋深入。
其中，垃圾邮件过滤技术主要包括以下几种类型：1. 黑、白名单过滤技术黑、白名单过滤技术是一种基于特定标准的选择性过滤方式，可通过白名单来合理收取有效的邮件，同时通过黑名单过滤那些明显的垃圾邮件。
但此方法有局限性，必须事先加入预设的名单，否则无法被正确识别和过滤。
2. 邮件头信息过滤技术邮件头信息过滤技术主要是对邮件的邮件头进行分析判断，选择性地过滤一些明显的垃圾邮件。
这种方法比较快捷，但对于一些难以识别和提取的邮件则不够有效。
3. 关键字过滤技术关键字过滤技术是通过预设一些和垃圾邮件相关的关键字，并识别邮件中是否含有这些关键字，通过判断来过滤掉垃圾邮件。
但此方法也存在一定缺陷，关键字不够准确或者流行的关键字过多则会存在误判。
4. 统计过滤技术统计过滤技术是指考虑到垃圾邮件的某些特征，对邮件内容进行建模，并使用一系列机器学习算法来区分是否为垃圾邮件。
此方法在自适应性问题上比前几种方法更强，其准确度也更高。
三、应用案例分析随着垃圾邮件问题逐渐凸显，垃圾邮件过滤技术也逐渐被各大企业所应用。
以下是两个垃圾邮件过滤技术应用案例：1. 谷歌垃圾邮件过滤谷歌垃圾邮件过滤采用了深度学习算法，通过对邮件内容、邮件头等进行分析，强化了人工智能的力量，进一步提高了过滤效果。
该垃圾邮件过滤技术的精度可达到99.5%，同时也为谷歌带来了更好的竞争优势。
2. 腾讯企业邮件垃圾邮件过滤腾讯企业邮件垃圾邮件过滤采用了综合过滤算法，首先是识别性过滤，将明显的垃圾邮件进行过滤;第二是统计性过滤，对邮件进行分析，结合已有数据进行模型预测;第三，是关键字过滤，将识别关键字过滤掉，最后是附件过滤，对可疑附件进行过滤。
基于深度学习的垃圾邮件过滤算法研究
基于深度学习的垃圾邮件过滤算法研究垃圾邮件问题一直是个令人头疼的问题。
在互联网时代，人们每天都会接收到大量的邮件，其中不少是无用且恼人的垃圾邮件。
为了解决这个问题，研究者们通过深度学习技术开发了一种基于深度学习的垃圾邮件过滤算法。
本文将重点探讨这一算法的原理、方法以及应用。
深度学习是一种模仿人类大脑神经元网络的机器学习技术。
它通过多个层级的神经网络实现对复杂模式的学习和识别。
在垃圾邮件过滤中，深度学习可以帮助我们从海量的邮件中准确地识别出垃圾邮件。
垃圾邮件过滤算法的核心是建立一个强大的分类模型，能够将垃圾邮件和正常邮件区分开来。
传统的算法通常是基于规则或者特征工程，这种方法在面对复杂的垃圾邮件样式时往往难以取得良好的效果。
而深度学习则具备更强大的表达能力和适应性，能够从原始数据中自动学习出更有效的特征。
在构建垃圾邮件过滤模型时，首先需要准备合适的数据集。
这个数据集应包含已经分类好的垃圾邮件和正常邮件样本。
接下来，需要构建一个深度神经网络模型。
通常，该模型会包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收原始邮件数据，隐藏层通过多次迭代学习来提取数据的高级表示，输出层则用于输出垃圾邮件和正常邮件的分类结果。
深度学习模型的训练需要用到大量的数据以及适当的优化算法。
常见的优化算法包括随机梯度下降和反向传播算法。
这些算法能够不断调整网络中的权重和偏置，以最小化模型输出与真实结果之间的差异。
通过反复迭代训练，模型可以逐渐优化并提高准确率。
当深度学习模型训练完成后，就可以将其应用到实际的垃圾邮件过滤中。
用户在收到新的邮件时，系统会将其输入到模型中进行分类。
如果邮件被判定为垃圾邮件，系统将会将其放入垃圾邮件文件夹，如果被判定为正常邮件，则会显示在收件箱中。
通过不断地训练和更新模型，可以使其不断适应新的垃圾邮件样式，提高过滤准确率。
值得一提的是，深度学习技术在垃圾邮件过滤以外还有着广泛的应用。
它可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究随着互联网的普及和大数据的兴起，人们每天都会面临大量的电子邮件。
然而，其中许多邮件都是垃圾邮件，这给人们的工作和生活带来了很大的困扰。
为了解决这一问题，基于机器学习的垃圾邮件过滤算法应运而生。
本文将探讨这种算法的原理、应用和发展趋势。
一、算法原理基于机器学习的垃圾邮件过滤算法主要通过训练模型来自动识别和过滤垃圾邮件。
其基本的原理如下：1. 特征选择：算法首先需要从邮件中提取一系列特征，常见的特征包括邮件内容、发件人、主题等。
这些特征将会作为算法输入的向量。
2. 数据集准备：为了训练模型，需要一个包含已标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集。
这个数据集应该是具有代表性且平衡的，以提高算法的准确性。
3. 模型训练：选用适当的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等进行模型训练。
训练过程中，算法会自动学习垃圾邮件和非垃圾邮件之间的关联规律。
4. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率和F1值等指标，以衡量算法的性能。
5. 模型应用：将训练好的模型应用到实际的邮件系统中，对新邮件进行分类，将垃圾邮件过滤掉，只保留用户关心的有效邮件。
二、应用场景基于机器学习的垃圾邮件过滤算法可以在许多场景中得到应用，例如：1. 企业邮箱系统：对企业来说，有效地过滤垃圾邮件可以提高员工的工作效率和信息安全性。
2. 个人邮件系统：对个人用户来说，垃圾邮件不仅浪费时间，还可能泄露个人隐私。
一个好的垃圾邮件过滤器可以帮助用户过滤掉大量的垃圾邮件，减少骚扰。
3. 社交网络平台：许多社交网络平台都包含私信功能，这也是垃圾邮件的常见来源。
通过垃圾邮件过滤算法可以提供更好的用户体验，保护用户免受垃圾邮件的困扰。
三、算法发展趋势基于机器学习的垃圾邮件过滤算法在过去的几年里取得了巨大的进展，但仍然存在一些挑战和改进空间。
1. 大数据和深度学习：随着大数据时代的到来，传统的机器学习算法在处理大规模数据时可能面临瓶颈。
垃圾邮件过滤算法的研究与应用
垃圾邮件过滤算法的研究与应用随着互联网的发展，垃圾邮件的问题越来越严重。
在得到人们越来越多的关注的基础上，针对垃圾邮件问题的解决方案也是日益完善。
目前针对垃圾邮件的处理方法，主要包括人工过滤和自动化过滤两种方式。
本文将会深入探讨自动化过滤中的垃圾邮件过滤算法的研究与应用。
一、垃圾邮件的特征垃圾邮件通常具有以下特征：1.主题与内容的无关性2.大量的乱码和符号组成的文本3.不可信的发送者4.或者是包含不实的文字、虚假的广告以及诈骗信息的邮件等二、垃圾邮件过滤算法综述针对垃圾邮件的过滤算法大致可以分为三类：规则过滤算法、统计学过滤算法和基于机器学习的过滤算法。
其中，规则过滤算法和基于机器学习的过滤算法是目前应用最为广泛的两种。
1.规则过滤算法规则过滤算法的核心思路是根据人工设置的规则进行判断，通过识别文本中的关键字、域名、IP地址等信息进行过滤。
这种算法有很好的实时性和效率，但由于其判断依据都是静态设定的规则，因此易受到垃圾邮件发送者的攻击和绕过。
随着垃圾邮件发送者的技术不断提升，规则过滤算法的准确率和实用性也面临一定的挑战。
2.统计学过滤算法统计学过滤算法则是通过分析某些特定的邮件数据，对所分析的数据进行数据挖掘，建立数学模型，将模型应用到新的数据中进行分类判断。
这种方法的优势在于可以自动进行分类标记，准确率高、应用简单便捷。
但也存在着一定的不足，例如学习周期长等。
3.机器学习过滤算法相较于前两种方法，基于机器学习的过滤算法能够更灵活地理解文本，并根据模型自动性地进行分类。
这种方法的具有高准确率、快速学习能力和良好的自适应性，在大数据分析时有着显著的优劣，因此被广泛应用于目前的垃圾邮件过滤中。
三、机器学习过滤算法的应用基于机器学习的过滤算法的主要思路是通过大量数据集的训练来建立模型，从而实现垃圾邮件和正常邮件的分类。
常见的机器学习过滤算法有朴素贝叶斯（Naive Bayes）和支持向量机（Support Vector Machine）。
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究
基于机器学习的垃圾邮件过滤算法研究引言随着互联网和电子邮件的快速发展，垃圾邮件问题成为了一个全球性的挑战。
垃圾邮件给人们的生活和工作带来了极大的困扰，因此垃圾邮件过滤成为了一个迫切需要解决的问题。
传统的规则过滤方法由于规则的复杂性和有效性的限制，很难满足实际需求。
然而，基于机器学习的垃圾邮件过滤算法凭借其优秀的性能和灵活性，成为了当前研究的热点。
本文旨在探讨基于机器学习的垃圾邮件过滤算法的研究现状及其发展趋势。
一、垃圾邮件的定义和分类垃圾邮件，又被称为垃圾电子邮件、垃圾信息，是指发送给大量用户但没有明确被接收者所请求的邮件。
根据垃圾邮件的内容和形式，可以将其分为文字垃圾邮件、图片垃圾邮件、链接垃圾邮件等多个类别。
垃圾邮件的特点包括：含有大量广告信息、虚假宣传、不良赌博等非法信息；可能包含电脑病毒或恶意软件；发送者往往隐匿身份。
二、传统的垃圾邮件过滤方法1. 规则过滤方法规则过滤方法是最早被提出和广泛应用的垃圾邮件过滤方法。
该方法通过人工设定各种规则，如关键词、发件人黑名单等进行垃圾邮件的分类和过滤。
然而，规则方法的局限性在于规则的复杂性和有效性难以保证。
随着垃圾邮件不断演变和变异，规则方法的适用性逐渐下降。
2. 其他传统方法除了规则过滤方法，还有一些传统方法被用于垃圾邮件过滤，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机等。
这些方法基于统计学和机器学习的思想，通过分析和建立模型，对邮件进行分类。
然而，传统方法往往需要提前定义特征和规则，面对不断变化的垃圾邮件形式时效果欠佳。
三、基于机器学习的垃圾邮件过滤算法1. 特征提取在基于机器学习的垃圾邮件过滤算法中，特征提取是非常关键的一步。
常用的特征包括邮件的主题、发件人、时间、邮件长度、文本的词频、链接数量等。
通过提取这些特征，可以将垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类。
2. 分类器的选择在特征提取后，需要选择合适的分类器。
常见的分类器包括决策树、神经网络、朴素贝叶斯、支持向量机等。
垃圾邮件过滤算法的研究与应用
垃圾邮件过滤算法的研究与应用摘要Internet 的问世带来了电子邮件业务的出现，电子邮件以其快捷、方便、低成本的特点广泛普及和繁荣，成为了信息交流的重要渠道，也是人们信息获取的重要途径。
然而，随之而来的大量垃圾邮件占用了有限的存储、计算和网络资源，甚至威胁到系统安全。
垃圾邮件的处理耗费服务器提供商和用户大量的时间和财力，影响用户的正常工作、生活和学习。
垃圾邮件带来的诸多问题已严重干扰电子邮件的正常应用，如何有效治理垃圾邮件已成为现代社会迫切关注的话题，同时也是目前互联网上亟待解决的问题。
因此提出一套行之有效的垃圾邮件过滤算法并设计出高效率的垃圾邮件过滤系统有着重要的现实意义。
本文首先对垃圾邮件进行了概述，并对当前垃圾邮件过滤技术进行综合介绍。
其次，在全面系统地学习了国内外反垃圾邮件领域的最新成果的基础上，总结了各种垃圾邮件过滤技术的优点和不足，并得出一般的垃圾邮件过滤步骤。
垃圾邮件过滤本质上是文本分类的问题，而贝叶斯算法是目前最受欢迎的文本分类算法，因此贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域可以有着良好的应用。
接着对贝叶斯算法及国内外贝叶斯算法在垃圾邮件过滤系统中的应用情况进行了深入研究和全面分析，将其运用在中文垃圾邮件过滤系统中，并设计了基于贝叶斯算法的中文垃圾邮件过滤模型。
在此基础上，本文基于SSH框架、JQUERY和MYSQL数据库等设计并开发了基于贝叶斯算法的邮件过滤系统。
为了适应中文邮件的处理，引入中文分词机制，并结合了基于邮件地址的黑白名单过滤，弥补邮件的误判，提高了系统的过滤效率、正确率和时空效率。
同时，黑白名单过滤允许用户手动添加，提高了系统的灵活性。
整个过程对用户来说是透明的，不会影响用户的正常网络行为。
经过测试，系统的正确率为95%。
垃圾邮件制造和垃圾邮件过滤本身就是一对矛盾，双方都在不断的发展。
在功能上没有永远完美的垃圾邮件过滤技术。
所以，在最后本文对垃圾邮件过滤技术今后的研究方向进行了展望。
垃圾邮件过滤系统的研究与实现 (2)
浙江大学硕士学位论文垃圾邮件过滤系统的研究与实现姓名：马哲申请学位级别：硕士专业：计算机科学与技术指导教师：姚敏20050301摘要随着电子邮件的广泛应用，垃圾邮件作为商业广告、恶意程序或敏感内容的载体，也越米越对系统的安全和人们的生活造成了严重的威胁，反垃圾邮件问题已经成为全球性的具有重要现实意义的课题。
邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段，目前对垃圾邮件的过滤主要有基于内容、基于ＩＰ地址和基１二信头、信封等方法，这些方法对垃圾邮件的过滤起到了一定作用。
但是由于信体是垃圾邮件的最终载体，而仪依据ＩＰ地址、信头、信封中的特征容易造成错误判断。
本文提出了一种基于服务器端的垃圾邮件过滤系统，它采用改进的Ｂａｙｅｓ算法，将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为“属性”，用这些“属性”构成表示邮件特征的向量空间模型中的特征向量，避免了单纯基于ＩＰ、信头、信封过滤的规则性太强的缺点，降低将正常邮件判断为垃圾邮件的风险。
为了提高系统性能，本文研究了垃圾邮件过滤系统所需的各种技术，包括中文分词技术、中文分词词典机制、自动文本分类技术等。
通过对各种分词技术进行比较分析，本系统采用向左增字最小匹配与向右减字最大匹配算法相结合进行分词，并采用互信息方法消除歧义，提高分词精度；针对现有的词典机制，提出一种改进的基于ＰＡＴＲＩＣＩＡｔｒｅｅ的汉语自动分词词典机制，提高了查找的速度，并降低空间复杂度和创建维护的难度；比较了各种特征提取函数，采用期望交叉熵进行特征提取，为提高分类精度打好基础；分析了两种对朴素Ｂａｙｅｓ算法进行改进的方法，指出这两种方法的实质是相同的，采用改进的Ｂａｙｅｓ算法，降低洪判的风险。
关键词：电子邮件；垃圾邮件：邮件过滤Ｗｉｔｈｗｉｄｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｍａｉｌ，ｓｐａｒｅｓ，ａｃｔｉｎｇａｓｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｏｆｂｕｓｉｎｅｓｓａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｍａｌｉｃｉｏｕｓｐｒｏｇｒａｍｓｏｒｓｏｍｅｓｅｎｓｉｔｉｖｅｍａｉｌｓ，ａｒｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｆｉｅｒｃｅｌｙｔｈｒｅａｔｅｎｉｎｇｔｈｅｓａｆｅｔｙｏｆｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅｌｉｖｅｓｏｆｐｅｏｐｌｅ．Ａｎｔｉ－ｓｐａｒｅｐｒｏｂｌｅｍｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｔｏｐｉｃｎｏｗ．ＴｈｅｅｍａｉｌｆｉｌｔｅｒｉＳｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆａｎｔｉ—ｓｐａｒｅ．Ｎｏｗａｄａｙｓ．ｔｈｅｅｍａｉｌｆｉｌｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｈａｖｅｔｈｒｅｅｗａｙｓ．ＴｈｅｆｉｒｓｔｗａｙｉＳｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｓ．ＴｈｅｓｅｃｏｎｄｗａｙｉｓｂａｓｅｄｏｎＩＰａｄｄｒｅｓｓ．ＴｈｅｔｈｉｒｄＷａｙｉＳｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｈｅａｄｏｒｅｎｖｅｌｏｐｅｏｆｔｈｅｅｍａｉｌ．Ｔｈｅｓｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｈａｖｅｍｏｒｅｏｒｌｅｓｓｅｆｆｅｃｔｓｏｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇｓｐａｒｅｓ．ＢｕｔｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｂｏｄｙｏｆａｎｅｍａｉｌｉＳｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｃａｒｒｉｅｒｏｆｓｐａｎ＿１．ＳＯｉｔｉＳｅａｓｙｔｏｍａｋｅｆａｌｓｅｉｕｄｏｄｎｅｎｔｏｎｌｙｂａｓｅｄｏｎＩＰａｄｄｒｅｓｓ，ｔｈｅｈｅａｄｏｆｅｍａｉｌｓ。
基于关联规则的垃圾邮件分类模型
基于关联规则的垃圾邮件分类模型邓慧【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)008【摘要】In order to improve spam email classification precision, we proposed a novel association rules-based spam email classification model.First, we used improved FP-grow algorithm to mine the association rules set of span emails, and built the spam email classifier model based on association rules set; then we classified the span emails by considering their feature words weights.Finally, we carried out simulation experiments to test the performance of the model.Results showed that the proposed model improved the classification precision on spam emails, and could better classify the spam emails.%为了提高垃圾邮件分类精确，提出一种基于关联规则的垃圾邮件分类模型。
首先通过改进的FP-grow算法挖掘垃圾邮件关联规则集，以关联规则集为基础构建垃圾邮件分类器模型，然后考虑垃圾邮件特征词权重对邮件进行分类，最后采用仿真实验测试模型的性能。
结果表明，该方法提高了垃圾邮件分类精度，可以较好地对垃圾邮件进行分类。
【总页数】4页(P320-323)【作者】邓慧【作者单位】北医学院四川南充 637000【正文语种】中文【中图分类】TP391.3【相关文献】1.基于用户需求垃圾邮件过滤分类模型设计 [J], 周兵;谭骏珊2.基于多分类器组合模型的垃圾邮件过滤 [J], 刘菊新;徐从富3.基于粗糙集理论的双向垃圾邮件分类模型的研究 [J], 云炜;段禅伦4.基于不完全朴素贝叶斯分类模型的垃圾邮件分类模型 [J], 惠孛;吴跃5.基于颜色和边缘特征直方图的图像型垃圾邮件分类模型 [J], 刘峤;秦志光;程红蓉;钱伟中因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于 关联 规则算 法的垃 圾邮件过滤研 究
李 世 明 （ 哈尔滨 师范大 学呼兰学 院 黑 龙江哈尔 滨 １ ０ ０ ０） ５５
摘 要 ：垃 圾 邮 件 的过 滤 是一 个 具 有 现 实意 义 的 课题 ，其 自动 过滤 主 要 以 关键 字 过 滤 技术 为 主 。这 种 技 术 缺 陷在 于 某些 词词 型发生 变 化 ，但 仍保 留其 原有 潜在特 质 ，即在意 义上 等价 时 ，其 关键 字的识 别方 法就 不适 用 了。 本文 根据 Ａ ｇｒ ａ ａ ｗ １等人 的关 联 分 析算法 提 出一种 过滤 垃圾 邮件 的方法 ， 即根据 词项 的潜 特征 进行 判定 ，从而 提 高垃圾 邮件 的识 别率 。 关键词 ： 关联分 析 特征词 频集 中图分类号 ： ４ ＴＧ １ ６ 文献 识别码 ： Ａ 文章编号 ：６ ３ ０ ３ （ ０ ７ ０ （ ） ０ １ ～ ２ １ ７ — ５ ４２ ０ ） ７ａ 一 ０ ０ ０
在我们面前——垃圾 邮件（ ｐ ｍ） Ｓ ａ 。关于垃圾邮 多维 空 间。而 矢 量空 间 向量 模型 （ ｃ Ｏ Ｖｅ ｔ ｒ 件 ， 目前国际上还没 有确切的定 义。Ⅸ 中国互 Ｓ ａ ｅ Ｍｏ ｅ， Ｓ 是 目前各性能参数 比较 优词项规则的置信 度是 当 Ｔ 一 Ｔ 出现的 ， 联 网协会反垃圾邮件规范》 中第三条对 “ 垃圾 秀的一 种特征 表示 法 ，该 模型将 一篇 文档 的 条件下 ，满足 ｃ （ ， … ， Ｔ ） ｏ Ｔ． 的条件概率 ， 邮件”这 样定 义的 ：“ 本规 范 所称垃 圾邮 件 ， 信 息从逻辑上 划分为 多个相 对独立 的文本段 。 这 样 ，邮件 中的信息 表示转 化为对 Ｎ 维 向量 表 示为 ： 包 括下 述属性的 电子 邮件 ： （ ） 件人事先没有 提 出要 求或者 同意 接 空 间中向量 表示 来处理 。就 可 以运用 关联 分 １收 收 的广告 、 电子刊物 、各 种形 式的 宣传 品等 析 方法对 多维 向量空 间的 向量进行统计分 析。 宣 传性 的 电子 邮件 ； （） ２ 收件人 无法拒 收的 电子 邮件 ； 息 的 电子 邮 件 ； ２ １ 关联规则 ． 关联规则，是 Ａ ｒｗａ 于 １９ 年首先提出 ｇａ ｌ ９３
等信 息 的 电子 邮 件 。 ［１ ”１。 （） １ 占用网络带宽 、 服务器存储空间等资源 ； 关 联规 则具 有两 个 重要 的属性 ： （） １ 支持 度 ： （ ） Ｐ Ａ Ｕ Ｂ ，即 Ａ 和 Ｂ这两个 项 集在事 务集 Ｄ 中同时 出现的 概率 。 简述如 下 ；
∞ （ ． ） ∞（ ，． ） （ ． ｚ，， ． ． ）＝ ． ，
，Ｉ Ｉｑ ｃ …
） ＋ ＋… ）
其 中 ：ｒ ｑ Ｔ） ｆ ｅ （ 是词 Ｔ在 文本中 出现的频
ｃ ， Ｋ 是词 Ｔ … Ｔ 在文本 中共现 的 （ 隐 藏发 件人 身份 ，地 址 、标 题 等信 的 ，常用于发现大量数据中各项集之间的相互联 数 ， ｏ． ， ３） 总数 。 系，是 数据挖掘领域 中的一个 重要 问题。－ （ 含 有虚 假 的信 息源 ，发 件人 、路 由 ４）
Ｏ ｆ１ ． ｌ ｊ 是 邮件 中的个 体元 素 ；又设 与任 务相 关的数 与最小置信度 阈值 ｃｎｍ ，同时满足 Ｓｐ 与 其 Ｔ ｏｆ 国外 媒 体报 道 ，据 赛 门 铁克 数 据 显示 ， 据 Ｄ是事务集 ， 中每个事务 Ｔ是项 集 ， Ｄ ｃ ｎ 的词项规 则称为强 词条规则 。 。设 Ａ 是 Ｉ 中的一个项 集 ， Ａ Ｔ， 且 ２ ０ 年 ２月份 ，全 球垃圾邮 件的比例占 到 了 ０７ 且Ｔ Ｉ ＝ ＞ ７ ％，其中 ５ ％ 来 自北 美 ＂ １ ０ ０ 【 。垃圾 邮件 的 则一个 关 联规 则是 形 如 Ａ 二 Ｂ 的 逻辑 蕴 涵 ３ 运用关联规则提取垃圾邮件特征词 ２ 对于本文提 出的基于关联规则算法的描述 式 ，这里 Ａ ｃ Ｉ Ｂｃ Ｉ ， ，并且 Ａ ｎ Ｂ 中。 ＝ 危害主要有 ：
１ 引言
随着 Ｉｔｍｅ 的发展和普及 ， ｎｅ ｔ 电子邮件 已成
词 。
Ｕ… Ｕ Ｔ ） 可表示 为 ：
为人们 日 常工作中重要的通信手段。在 电子邮 ２ 理论依据 件带给人们便利的同时 ，一个重要的问题也摆
邮件 中的文本可看成 由众多特 征词组 成的
ｓｐ ， ， ｕ … Ｏ ， ， ）＝ … ） ） Ｌ＋ ＋ ）
（） ３ 垃圾 邮件中载有 不健康 的、危 害社 会 稳定与安 全的信息 ；
（） ２置信度 ： （ ｌ ，即在 出现项集 Ａ 的 Ｐ Ｂ Ａ）
事务 集 Ｄ中 ，项集 Ｂ也 同时 出现的概 率 。关
３ ． 项分 割 ：对 文本 进行 层 叠式 分割 ， ） 词 ＝ （） ４垃圾 邮件中可能带 有恶意代 码 ，对计 联 规 则 Ａ 二＞Ｂ 在 事 务 集 Ｄ 中的 支 持 度 得 出很 多词 项 条 ； ４ 词频统 计 ：对各 词项条 进行 出现频率 ） （ｕ ｐ ｒ） 事务集 Ｄ日包含 Ａ又包 含 Ｂ的 Ｓ ｐ ｏｔ 是指 口 算 机数据 或 网络安全 造成 很大 威胁 。