基于贝叶斯算法和费舍尔算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现
基于贝叶斯算法在垃圾邮件过滤方法研究和改进
基于贝叶斯算法在垃圾邮件过滤方法研究和改进摘要：本文在对贝叶斯公式更进一步的了解研究后，使用实验的方式进一步的了解到该方法的缺点并进行分析。
并在贝叶斯公式的基础上进行改进，使其更加准确的应用在垃圾邮件过滤方法中。
依据最小风险的传统方法进行的改进，用实验的方法进一步得到准确的结论。
改进的方法更加适用于现代邮件的需求，更加个性化。
关键词：贝叶斯定理；多项式事件模型；多变量贝努利事件模型；最小风险；垃圾邮件过滤1 引言在这个高速发展的时代，科技化已经大势所趋，消息的传播已经从之前的手写信件全面过渡到网络邮件，人们越来越习惯用邮件的方式来传递消息。
但是万物皆有双面性，邮件带给我们方便的同时也使得垃圾邮件越来越泛滥。
垃圾邮件不仅会占用人们的时间，里面的内容也会对人们造成一定的威胁，电子邮件所带来的负面影响是不可逆的。
电子邮件因其便捷、快速、传播性广，里面会夹杂着一些推销广告、不良信息、甚至一些病毒链接，给许多用户带来不便。
目前基于垃圾邮件的过滤方法主要有基于IP、行为、内容三种过滤技术，其中以基于内容的经常使用，文本本就是以词构成的一个整体，基于内容的过滤技术更加的准确。
基于内容的过滤技术中，朴素贝叶斯算法因其能够满足用户个性化的要求，在垃圾邮件的过滤方法中受到广泛应用。
本文在更加精确的了解贝叶斯算法在垃圾邮件过滤的应用效果后，更加有针对性的提出该方法的弊端并进行适当的分析和改进，并进行相应的实验，作出最后的结论。
2 贝叶斯过滤器2.1 贝叶斯定理贝叶斯定理最早是由英国数学家贝叶斯（1702-1761）提出的，最早收录于《机会学说中一个问题的解》。
该定理是贝叶斯用来解释两个随机条件概率之间的关系而提出的。
多变量贝努利事件模型由于并没有考虑词频问题，相对简化了过滤方法，提高了效率，在不同的文本中可以采用不同的方法。
2.3贝叶斯算法的缺陷分析贝叶斯算法起初应用于数学概论中，但随着数学的发展，这种方法越来越广泛的应用于文本分类领域，它的灵活性，简便性以及较高的精确度，使得它越来越不可或缺。
基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现
作者暨授权人签字：
扬撞生
２０１２年１１月１１日
论文题目
南开大学研究生学位论文作者信息 基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现
姓名
杨艳生
学号
２２２００９１４９５
答辩日期
２０１２年１１月１１日
论文类别 院／系／所
博士口 学历硕士口 硕士专业学位团高校教师口 同等学力硕士口
软件学院
专业
软件工程
联系电话
垃圾邮件的过滤问题实际上就是电子邮件的分类问题，将贝叶斯算法应用 于垃圾邮件过滤中，实际上就是用统计的方法来对电子邮件进行分类。利用贝 叶斯算法设计的垃圾邮件过滤系统在英文邮件的应用中获得了比较好的过滤效 果，本系统中加入了中文分词模块，设计和实现了对中文邮件的过滤功能模块， 并取得了比较好的过滤效果。
学位论文作者签名：
扬艳生
２０１２年１１月１１日
非公开学位论文标注说明
（本页表中填写内容须打印） 根据南开大学有关规定，非公开学位论文须经指导教师同意、作者本人申 请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文，公开学位论文本 说明为空白。
论文题目
申请密级 保密期限 审批表编号
口限制（≤２年）
口秘密（≤ｌＯ年）
任何事情都有正反两个方面，电子邮件给我们带来便利的同时，其带来的负 面影响也日益突出，时常收到一大堆不请自来的垃圾邮件，包括一些推销广告、 虚假信息、反动信息、色情信息等不良信息，甚至会有一些包含病毒的电子邮 件，因此我们不得不花费大量的时间和精力去清理和删除这些垃圾邮件，给我 的工作生活、身心健康带来很大的危害，同时垃圾邮件还占用了大量的网络资 源和存储空间，也对社会造成了严重的经济损失。
南开大学学位论文使用授权书
基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤器的设计与实现
信息技术 与信息化 Fra bibliotek基 于 贝 叶 斯 方 法 的 客户 端 邮件 过 滤 器 的设 计 与 实现
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ ｌ ｍｅ ｔｔｏ ｆＣｌｅ ｔ—ｍａ ｌｆｌｅ ｓ ｄ ｏ ｙ ｓ ｓｇ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉｎ ｏ ｉ ｎ — ｉ ｉ ｒＢａ ｅ ｎ Ｂａ ｅ ｔ
类。此系统具有 以下特点 ： ①依据 邮件 的整个 内容来过滤 邮 件； ②使用 简单而高效 的机器学 习方法 Ｂ ｙｓ ｎ方 法来对 邮 ａｅｉ ａ 件进行过滤 。③根据用户 的反馈进 行更新 ， 从而 更好 的运 用
贝叶斯方法计算垃圾邮件 的概率 ， 适应每 一个用户 的需 求。 分词模 块 ： 本部分 利用逆向最大 匹配 算法根据词 典对 邮
件 内容进行词语的识别 。
特征选择 ： 本模块 再学习阶段和 过滤阶段都 有使用 。学 习时 ， 于分词模 块生 成 的关键词 列 表进 行统 计 ， 据 Ｃ 对 根 ＨＩ
系统默认 的垃圾邮件 比如不想 再接 触某 个人 或不 想再 接 收
自己曾经定制 的某些新 闻邮件等等 ， 用户可 以通过拒 收 的方 式 从此屏蔽掉这些 邮件 ， 这被称 为用户级屏 蔽 。这种 操作非 常简便 ， 用户 只需 配置某些选项 即可实现。 （ ）对于有些用户 不希望被接收 到收件箱 ， ２ 但其 中又有 可能有 用的邮件 ， 这些 邮件暂时存放在 客户端 为用户 提供 的
引言
随着 国际互 联 网 Ｉｔｒｅ 的发展 和普及 ， ｎ ｎｔ ｅ 电子 邮件 以其 方便 、 快捷 、 低成本 的独 特魅 力成 为人 们 日常生 活 中不可 缺 少的通信手段 之一 。但 电子 邮件 给人 们带来 极 大便 利 的同 时 ， 日益显示 出其负 面影 响。那就是我们 每天 收到 的邮件 也 中有很大一部 分 是那 种 “ 请 自来 ” ， 不 的 它们 或者 是 推销 广
基于贝叶斯分类的垃圾邮件过滤系统
基于贝叶斯分类的垃圾邮件过滤系统随着互联网的发展，每天都会有数以万计的电子邮件发送到全球各地的收件箱中。
但是，不幸的是，在这些邮件中，许多都是无关紧要的垃圾邮件。
这些邮件浪费了我们的时间，占据了我们的空间，甚至可能包含有害的信息。
所以垃圾邮件过滤已成为电子邮件系统中必不可少的一部分。
在这个领域，贝叶斯分类算法的应用已可以实现较高的垃圾邮件检测率，因而被广泛采用。
本篇文章将从以下几个方面探讨基于贝叶斯分类的垃圾邮件过滤系统。
1. 贝叶斯分类算法在介绍贝叶斯分类算法之前，我们需要先了解以下一些概念。
- 条件概率条件概率是指在一个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率。
例如：在一个班级中，学生身高在1.7米以上的比例为30%，而其中女生的比例为50%，那么在身高在1.7米以上的学生中，女生的比例为50%÷30%=1.67倍。
- 先验概率先验概率是指未进行任何新实验或观察，仅根据已知的信息，得出的概率。
例如：某城市出租车司机中男性占比80%，女性占比20%，则在没有任何其他信息的情况下，任意一位出租车司机是男性的概率为80%。
- 后验概率后验概率是指通过新的实验或观察之后，得出的概率。
例如：通过调查发现，在某家餐馆就餐的顾客中，男性占比50%，女性占比50%，并且男性消费金额的平均值为30元，女性消费金额的平均值为20元。
现在，如果一个顾客消费了40元，那么他是男性的概率是多少呢？- 贝叶斯定理贝叶斯定理是利用已知的先验概率和条件概率得出后验概率的公式。
在垃圾邮件过滤的场景中，我们可以将邮件分类为两类：垃圾邮件和非垃圾邮件。
对于每封邮件，我们可以将它看作是由一些特征组成的，如邮件的主题、内容、发件人、附件等。
对于每个特征，我们可以计算出在垃圾邮件中出现的概率和在非垃圾邮件中出现的概率，这些概率被称为条件概率。
同时，我们可以根据历史数据计算出垃圾邮件的先验概率和非垃圾邮件的先验概率。
这样就可以利用贝叶斯定理计算出一个邮件是垃圾邮件的后验概率。
基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤系统设计与实现
计算机工程与应用２００５．１８ １２７
关键字，有就认为是垃圾邮件。这种方法的误判率很高，因为在 垃圾邮件中出现的关键字在正常邮件中也可能出现，这种方法 越来越少使用了。
基于分类算法的过滤是用文本分类算法来对邮件进行过 滤。可以将邮件看作两类：垃圾邮件、正常邮件，将邮件看作向 量空间，计算垃圾邮件的相似度来判断是否为垃圾邮件。目前 主要的方法是朴素贝叶斯、ＳＶＭ、ＫＮＮ等算法。根据实验结果， 朴素贝叶斯的过滤效果最好而且速度很快，许多产品已经出 现，如ｆｏｘｍａｉｌ、ｏｕｔｌｏｏｋ中都有基于贝叶斯的邮件过滤功能。
这种方法虽然过滤简单，速度很快；但是过滤效果较差，对 没有发现的发送垃圾邮件的ＩＰ和域名没有作用，不灵活。 １．２．２基于网络测量平台的过滤
在本地网的监测点将进出的与邮件相关的通信量汇聚成 邮件流，并区分成无效邮件流、正常邮件流和异常邮件流，然后 根据这３种邮件流的统计特性，检测出本地网中产生的广告 邮件、垃圾邮件病毒以及异常邮件行为，并通过基于策略的响 应机制实施拦截和预警。由于区分成无效邮件流、正常邮件流 和异常邮件流较困难，此方法目前的过滤效果还不是太好。 １．２．３基于内容的过滤
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐａｍ，ｂａｙｅｓ，ｆｉｌｔｅｒ
１概述 １．１垃圾邮件简介
垃圾邮件就是那些你并不希望收到，并且你也没有订阅 过，但却被人利用电子邮件的特点强行塞入你的邮箱的广告、 产品介绍、发财之道等内容的电子邮件。垃圾邮件一次可以发 给很多人，在Ｉｎｔｅｍｅｔ上同时传送很多副本；浪费了人们的大 量时间，一般人们需要至少１０秒钟来判断是否为垃圾邮件，如 果每天收到几十封垃圾邮件，就得花大约十分钟的时间来处理 它们，实在是比较痛苦的事情；对于拨号上网的用户，不但造成 时间的浪费，还造成费用的浪费；大量的垃圾邮件充满邮箱，占 用大量的系统可用空问和资源，使机器暂时无法正常工作；过 多的垃圾邮件往往会加剧网络的负载能力和消耗大量的空间 资源来存储它们，过多的垃圾邮件还将导致系统的ｌｏｇ文件变 得很大，甚至有可能溢出文件系统，这样会给Ｕｎｉｘ，Ｗｉｎｄｏｗｓ等 系统造成危害；除了系统有崩溃的可能外，大量的垃圾邮件还 会占用大量的ＣＰＵ时间和网络带宽，造成正常用户的访问速 度成问题；垃圾邮件占用的带宽资源，严重时会拥塞整个Ｉｎｔｅｒ－ ｎｅｔ链路，中断Ｉｎｔｅｍｅｔ的部分线路的运营而造成巨大的经济损 失，据ＣＡＵＣＥ组织统计，消除垃圾邮件可为全世界小型企业 和个人每年节省９４０万美元；携带病毒的垃圾邮件直接威胁着 整个网络系统的安全。因此，消除垃圾邮件具有非常重要的意 义。 １．２ 目前垃圾邮件处理技术
基于贝叶斯算法分类的反垃圾邮件系统的实现
伴 随着 电子邮件的迅速普及 ， 越来越多 的人群使用 电子邮件 。然 而 ， 电子 邮件在 为人们 提供方便的同时也成 为垃圾 邮件 、 病毒 、 意程 序或敏 恶 感 内容 邮件 传播的重要载体 ， 对系统安全造 成了严重 的威 胁 。近几年来 ， 垃圾 邮件的泛滥是 由于专 门发送垃 圾邮件的服务器大批 涌现 。由于 网络 的开放 陛， 邮件成 为互联网上的— 个 日 严重的全球 性安全 问题 ， 垃圾 益 越 来越得 到社 会大众和研究人员 的重 视和关注。 因此 ， 针对这一 问题尽快寻 找解决 方案的需求也更加迫切 。 １垃圾邮件的定 义及其 危害 ２０ ０ ３年 ， 中国互联 网协 会在 《 中国互联网协会反垃圾 邮件规范 》 中对 垃圾 邮件作 了以下定 义 ：收件 人事先 没有 提出要 求或 者同 意接 收 的广 告 、 刊物 、 电子 各种形式 的宣传品等 宣传 ｌ的 电子 邮件 ； 生 收件 人无法拒 收 的电子邮件 ；隐藏 发件人身份 、 、 题等信息 的电子邮件 ；含有虚假 地址 标 的信 息源 、 发件人 、 由等 信息的电子邮件 。 路 垃圾 邮件 的泛 滥给 人们带 来的危 害和损 失 主要 体 现在 以下 几个方 面 ： 邮件给 网络运 营商 （ Ｐ造成 了严 重的损失 。大量 的垃圾 邮件 在 垃圾 Ｉ ） Ｓ 网络上传播 ， 占用了 网络带宽 ， 网络通信 质量下 降 ， 是网络发 生 导致 甚至 拥塞 ， 邮件 系统 的正常运行 ； 干扰 垃圾 邮件 侵害 了用户 的隐私权 ； 垃圾 邮 件给 网络带来 了各种 安全性的问题 ； 垃圾邮件成 了计算 机病毒新 的 、 快速 的传播途径 。 ２基于垃圾邮件特征 向量判断垃圾 邮件算 法的设计
为：
Ｐ Ｃ Ｄ＝∑ Ｐ Ｗ Ｉ （Ｍ ｒ ｚ
贝叶斯算法在垃圾邮件过滤系统中的应用
一、前言 随着电子邮件的迅速普及，越来越多的 人使用电子邮件。但是，电子邮件在为人们 传递信息的同时，也成为了垃圾邮件、病毒、 恶意程序或包含敏感内容邮件传播的重要 载体，对计算机系统安全造成了严重的威 胁。 二、贝叶斯算法 （一）贝叶斯过滤技术的工作原理 根据贝叶斯理论，根据已经发生的时间 可以预测未来事件发生的可能性。将该理论 运用到反垃圾邮件上：若已知某些字词经常 出现在垃圾邮件中，却很少出现在合法邮件 中，当一封邮件含有这些字词时，那么他是 垃圾邮件的可能性就很大。 1.创建基于字词符号的贝叶斯数据库 用户首先需要对贝叶斯进行培训，即将 邮件分类为垃圾邮件和正常邮件，贝叶斯将 提取这些邮件样本中主题和信体中的独立 字串，包括字词（word）和符号（token）（如 $，IP 地址，域名等），并建立相应的数据 库。 2.创建贝叶斯概率库 统计出每个字串在垃圾邮件中出现的 概率以及在正常邮件中出现的概率，然后根 据公式计算出邮件中含某字串则为垃圾邮 件的概率。例如：在 2000 封垃圾邮件样本 中"mortgage"（抵押）出现了 500 次，而在 1000 封正常邮件中这个词出现了 100 次，那 么其对应的垃圾概率为 0.7143（[500/2000] /[100/1000+500/2000]）。 3.创建个性化的贝叶斯库 由于每个单位对所收到的邮件偏好是 不同的，例如，某个金融类单位在正常邮件 中可能经常用到"invest"这个词，如果使用静 态的关键词过滤，就可能产生很多误判。如 果采用贝叶斯过滤，在对贝叶斯进行培训的 时候，将该单位的合法邮件（自然，很多都 包含了"invest"这个词）分类为正常邮件。这 样，垃圾邮件的识别率将更高，同时也使得 误判率变得很低。 贝叶斯过滤算法的主要思想是在已知 的大量垃圾邮件中，邮件中包含一些特征串 （token），一般而言，对于同一个特征串出 现在垃圾邮件和合法邮件中的概率是不同 的。因此，对于出现的每一个特征串，都会 生 成 一 个 “ 垃 圾 邮 件 指 示 性 概 率 ” （ spam ratio）。所以我们就可以判断文本消息的整体 “垃圾邮件概率”。 二、贝叶斯方法过滤垃圾邮件的基本 技术原理 （一）收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮 件，建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集。 （二）提取邮件主题和邮件体中的独立 字 串 作 为 TOKEN 串 ， 并 统 计 提 取 它 的 TOKEN 串出现的次数，即字频。 （三）每一个邮件集对应一个哈希表， 设 hashtable_good 对 应 非 垃 圾 邮 件 集 而 hashtable_bad 对应垃圾邮件集。表中存储 TOKEN 串到字频的映射关系。 （四）计算每个哈希表中 TOKEN 串出 现的概率 P=（某 TOKEN 串的字频）/（对 应哈希表的长度）。 （ 五 ） 综 合 考 虑 hashtable_good 和 hashtable_bad，推断出当新来的邮件中出现 某个 TOKEN 串时，该新邮件为垃圾邮件的 概率。数学表达式为： A 事件 ----邮 件为垃圾邮 件; t1,t2, tn 代表 TOKEN 串，则 P(A / ti ) 表示在邮件中出现
基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法设计研究
响，但中文文本中切分精度对于邮件过滤系统
来 说 并 不 是 很 重 要 ，在 这 里 ，过 滤 准 确 率 与 效
率才是系统的最关键性指标，需优先考虑其实
时性与准确率要求；其次，特征提取，即删除
一
参考文献
［ １ ］梁志 文 ， 杨 金 民 ，李元 旗 等 ． 基 于 多项
式模 型 和 低 风 险 的 贝 叶 斯 垃 圾 邮件 过
邮件 是 “ 疑 似 垃圾 邮件 ”，若 ０ ． ８ Ｐ（ Ｃ ２ ） ｌ １ ，则表示新邮件是 “ 垃圾邮件”。
４ 实 验 结 果
通过 本次 实验 可知 ，所选 取 的 ３ ０ ０封 已 知样本邮件中，垃圾邮件 有 ２ ５ ０封 ，而合法 邮 件则 由 ５ ０封 。而为 了分析 改进后 的贝叶斯算 法组所具有的 自我学习能力高低 ，研 究中不采 用训练样本，而是直接将 邮件用 于相关 的测试
滤算法 【 Ｊ 】 ．中 南 大 学 学报 （自然 科 学
版 ）， ２ ０ １ ３ ， ４ ４ （ ７ ） ： ２ ７ ８ ７ － ２ ７ ９ ２ ．
［ ２ 】李茹 ，刘培玉 ， 朱振方等 ． 基于 Ａ ｄ ａ Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ
本次研究还发现，算法在 邮件的过 滤中表 现出 较好的查准率与查全率，而 这也就 说明了该系 统的 邮件过滤性能是比较好的。 综上 所述 ，基于 认知 学习 的贝叶 斯算法 作为一种新型的邮件过滤算法，有着较 好的 自 学能力与学 习效果 ，且在邮件过滤性能中表现 出良好的动态调整能力，查全率与查准率都较 高，以获得较好 的邮件过滤效果 。
网络天地 ・ Ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｗｏ ｒ ｌ ｄ
Hale Waihona Puke 基于贝叶斯 的垃圾 邮件过滤算法设计研究
基于贝叶斯的垃圾邮件过滤的设计与实现
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给出基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理
给出基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理垃圾邮件过滤是电子邮件系统中的一项重要功能，它能够识别并阻止大量的垃圾邮件进入用户的收件箱。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率的机器学习算法，它在垃圾邮件过滤中发挥着至关重要的作用。
本篇文章将详细介绍基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤原理。
一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假定每个类别中的数据之间是独立的，而与其他类别无关。
这种简单但实用的假设使得朴素贝叶斯算法在许多领域中得到了广泛应用，尤其是在文本分类和垃圾邮件过滤等领域。
二、垃圾邮件的特征垃圾邮件通常具有一些共同的特征，如包含特定词汇、格式、主题或附件等。
通过对这些特征进行分析，我们可以利用朴素贝叶斯算法对邮件进行分类。
一般来说，垃圾邮件往往包含诸如推销、广告、威胁、色情等不良信息。
三、算法原理1.特征提取：首先，从每封邮件中提取与垃圾邮件相关的特征，如词频、词性、主题、附件类型等。
这些特征可以用于构建分类模型。
2.训练模型：将正常邮件和垃圾邮件分别作为训练数据集，利用朴素贝叶斯算法对模型进行训练。
通过学习正常邮件和垃圾邮件的特征，建立分类模型。
3.预测分类：对新收到的邮件，利用训练好的模型进行预测，并根据预测结果将其分类到正常邮件或垃圾邮件中。
4.更新模型：根据预测结果，不断更新模型参数，以提高分类准确率。
四、优势与改进朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中具有以下优势：1.无需对特征进行手工设计，能够自动提取有用的特征。
2.分类速度快，适用于实时过滤。
3.对噪声和异常值不敏感，具有较好的鲁棒性。
为了进一步提高垃圾邮件过滤的准确率，我们可以采用以下方法进行改进：1.多模型联合过滤：将多种分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等）组合起来，取长补短，提高整体准确率。
2.结合其他信息：将用户反馈、黑名单、白名单等其他信息与算法相结合，进一步提高过滤效果。
3.实时更新：定期收集新的邮件数据，及时更新模型，保持过滤效果的稳定性。
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的研究与实现
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的研究与实现垃圾邮件过滤系统是我们日常生活中非常重要的一项技术，它可以帮助我们过滤掉那些繁杂的垃圾邮件，提高我们的工作效率。
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统能够对邮件进行自动分类，判断出是否为垃圾邮件，是一种简单、高效的算法。
本文将对基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统进行研究与实现。
首先，我们需要清楚朴素贝叶斯算法的基本原理。
朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法，它假设不同特征之间是相互独立的。
在垃圾邮件过滤系统中，邮件中的每个词汇可以作为一个特征，我们需要计算每个特征对于判断邮件是否为垃圾邮件的条件概率。
具体而言，我们需要计算出对于每个特征，它出现在垃圾邮件中的概率和它出现在非垃圾邮件中的概率。
根据贝叶斯定理，我们可以通过这些概率来计算出给定特征的条件下，邮件是垃圾邮件的概率。
其次，我们需要构建垃圾邮件过滤系统的训练集和测试集。
训练集是用来训练分类器的数据集，我们需要选择一些已知是否为垃圾邮件的邮件，并提取出邮件中的特征词汇。
通过统计这些特征词汇在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现次数，我们可以计算出对应的条件概率。
测试集是用来测试分类器的数据集，我们需要选择一些未知是否为垃圾邮件的邮件，并提取出邮件中的特征词汇。
通过利用训练好的分类器，我们可以计算出这些邮件是垃圾邮件的概率，并做出判断。
接下来，我们需要实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统。
首先，我们需要建立一个词汇表，包含所有的特征词汇。
然后，我们需要分别统计训练集中特征词汇在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现次数，并计算出对应的条件概率。
在测试集中，对于每封邮件，我们需要提取出特征词汇，并利用条件概率计算出邮件是垃圾邮件的概率。
根据这个概率，我们可以设置一个阈值，如果概率大于阈值，则判断为垃圾邮件，否则判断为非垃圾邮件。
最后，我们需要评估基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的性能。
我们可以使用准确率、召回率等指标来评估系统在测试集上的表现。
基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进
摘 要
介 绍了一个改进 的基于贝 叶斯分类技术 的垃圾邮件过滤器 的系统结构 ， 完成了 系统的整体设计和实现 。提出 ‘ 贝叶斯 分类 器 ； 垃圾 邮件 ； 过滤 ；文本分类
ＴＰ ９ ３３
了一种改进 的邮件信 息增益方法 ， 选取多个样本进行实验 比较分析 ， 提高 了贝叶斯分类器 的性能 。 关键词
目前 ， 圾 邮件 过 滤 的方 法 可 分 为 三类 ： 于 垃 基 Ｉ Ｐ的过 滤 、 于 Ｓ Ｐ协 议 的过 滤 和 基 于 内容 的 基 ＭＴ 过滤 Ｌ 。其 中基 于 内容 的 过 滤 方 法 主要 有 基 于 ３ 叫］ 规则 的过 滤方 法和 贝 叶斯过 滤 方法 ， 当前反 垃 圾 是 邮件用 到 的主 要 技 术 Ｉ 。本 文 在 朴 素 贝 叶 斯 方 法 ５ ］ 基 础上 提 出 了一 种 改进 的贝 叶斯 方 法 ， 过对 邮 件 通
计 模 型 ， 由此 推 算 目标 邮件 是 垃 圾 邮 件 的概 率 。 并 这 是一 种相 对 于关键 字来 说 ， 复 杂 和更 智 能化 的 更
内容过 滤技 术 ＿ 。 ６ ］
了人 们工 作 生 活必 不 可 少 的 一 部 分 。 电子 邮件 给 用户 带来 很 大 方 便 的 同时 ， 产 生 了 一 个 新 的 问 也 题 ， 就 是大 量垃 圾 邮件 的出 现 。如何 将 电子 邮件 这 中的垃圾 邮件 过 滤 已成 为 电子 邮 件 用 户 最 关 心 的
中 图分 类号
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｅ ｎ Ｓｐ ｍ ｌｅ ｉ ｇ ｓ ａ ｃ ｎ ｍ ｒ ｖ ｍ ｎｔｏ ａ Ｆｉｔ ｒｎ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｙ ｓａ ａ ｓｆｅ ｓ ｄ ｏ ｈｅ Ｂａ ｅ ｉ ｎ Ｃｌ ｓ ｉｉｒ
基于贝叶斯算法和费舍尔算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现 (1)
１８ 范仕伦，薛天俊，夏玮（天津师范大学，天津，３００３８７）摘 要：贝叶斯过滤算法和费舍尔过滤算法均是利用统计学知识对于垃圾邮件进行过滤的算法，有着良好的过滤效果。
该文设计将某一词组（单词）出现概率使用加权计算的方法，改善了朴素贝叶斯算法和朴素费舍尔的邮件过滤算法对于出现较少的单词误判情况，使系统对于垃圾邮件判断的准确率上升。
设计可以使用个性化的垃圾邮件过滤方案，支持使用邮件下载协议（ＰＯＰ３、ＩＭＡＰ协议）从邮件服务器下载邮件，以及使用邮件解析协议（ＭＩＭＥ协议）对于邮件进行解析，支持邮件发送协议（ＳＭＴＰ协议）帮助用户发送邮件。
关键词：垃圾邮件过滤；贝叶斯算法；费舍尔算法中图分类号：ＴＰ３９３．０８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７１－１１２２（２０１２）０９－００１８－０５Spam Email Filter System based on Bayesian Algorithm and FisherAlgorithm Design and ImplementationFAN Shi-lun, XUE Tian-jun, XIA Wei(.Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China )Abstract: Bayesian filtering algorithm and Fisher filtering algorithm which are use of statistical knowledge for the spam filtering algorithm have a good filtering effect. The design which uses weighted method to calculate words probability improves situations which the Naive Bayesian algorithm and the Naive Fisher algorithm are misjudged when they find few words in emails and increases spam judgment accuracy rate. The design which uses user's personalized filtering scheme filters spam emails.The design which uses POP3 protocol or IMAP protocol supports to download emails from the mail server,analyzes emails which use MIME protocol and helps users to send emails which uses SMTP protocol.Key words: spam filtering; bayesian algorithm; fisher algorithmdoi ：10.3969/j.issn.1671-1122.2012.09.006基于贝叶斯算法和费舍尔算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现作者简介：范仕伦（１９８９－），男，天津，本科，主要研究方向：软件工程；薛天俊（１９８９－），男，河南，本科，主要研究方向：软件工程；夏玮（１９７３－），女，河北，副教授，博士，主要研究方向：信息安全。
基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的分析与实现的开题报告
基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的分析与实现的开题报告一、选题背景及意义随着网络技术的不断发展，人们在工作和生活中越来越依赖电子邮件进行沟通。
但同时，垃圾邮件也随之蔓延，带来了很多麻烦和影响。
垃圾邮件不仅会占据用户的宝贵时间和网络带宽，更会岂止诈骗、病毒等恶意信息，给人们带来安全隐患。
因此，过滤垃圾邮件，成了尤为紧迫的问题。
目前，普遍采用的谷歌、微软等知名企业提供的垃圾邮件过滤器，虽然效果已经有了很大的提升，但仍然存在一定的误判率，且存在一定的局限性，无法适应各类电子邮件的过滤需求。
此外，企业或组织可能因为数据隐私或安全等原因，不愿意将邮件流量托管给第三方服务商，导致公司自身的用户无法享受到服务商的垃圾邮件过滤服务。
因此，研发一套高效率、低误判率、易扩展的垃圾邮件过滤算法，是具有重要意义的。
贝叶斯算法作为一种常见的朴素贝叶斯分类算法，已经被广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。
本文拟利用贝叶斯算法，研究垃圾邮件过滤的原理、方法及实现，并通过实验验证其实用性。
二、研究内容该研究将从以下几个方面展开：1. 垃圾邮件的基本分类及特征提取：对垃圾邮件的基本分类进行介绍，并提取其重要特征，如发件人、主题、正文等。
2. 贝叶斯算法理论基础及其在垃圾邮件过滤中的应用：详细介绍贝叶斯算法的基本原理；分别从训练集、概率计算等角度，通过实例介绍朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用。
3. 垃圾邮件分类实现：通过实验，使用Python等编程语言实现垃圾邮件过滤器，并通过参数调整等方式优化算法，提高垃圾邮件过滤的准确率。
四、预期成果1. 掌握贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的基本原理；2. 实现一个高效、准确率高的垃圾邮件过滤器；3. 通过实验，对垃圾邮件过滤器的效果进行验证，并进行性能优化。
五、研究方法和进度安排本论文采用文献资料法、理论研究、实验方法相结合的研究方法进行探究。
计划安排研究进度如下：第一阶段： 2021.10 至 2021.121.查阅相关文献，深入了解贝叶斯算法及其在垃圾邮件过滤中的应用；2.探讨垃圾邮件特征提取，建立垃圾邮件的特征库。
基于贝叶斯的中文垃圾邮件过滤系统的设计与实现的开题报告
基于贝叶斯的中文垃圾邮件过滤系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着互联网的普及，垃圾邮件（Spam）的数量越来越多，给人们的日常工作和生活带来了很大的麻烦。
在此背景下，垃圾邮件过滤成为了一个重要的研究方向。
目前，国内外已经提出了许多不同的垃圾邮件过滤方法，其中基于贝叶斯的方法因其在过滤效果上表现良好、易于实现等优点而受到了广泛关注。
二、选题意义垃圾邮件过滤对于保护用户的个人隐私、提高工作和生活效率具有重要的意义。
本课题旨在利用贝叶斯的方法，设计和实现一个中文垃圾邮件过滤系统，为用户提供一个高效、准确的过滤方式。
三、研究内容和研究方法本课题主要研究内容包括：1、中文垃圾邮件的识别和分类技术研究；2、贝叶斯分类算法的原理和实现方法研究；3、中文垃圾邮件过滤系统的设计和实现。
本课题的研究方法主要包括：1、文献调研与综述：对垃圾邮件过滤技术的现有研究成果进行综述，并对相关算法和系统进行分析和比较；2、数据预处理和建模：对垃圾邮件和正常邮件进行数据预处理，提取特征，并建立相应的贝叶斯分类器；3、系统实现和评测：基于实现贝叶斯分类算法的开源软件，设计和实现中文垃圾邮件过滤系统，并进行实验评测和性能分析。
四、预期成果和研究目标预期成果包括：1、中文垃圾邮件过滤系统的设计和实现；2、实现的类库源码和文档；3、系统的性能评测和分析报告。
研究目标是：1、掌握贝叶斯分类算法的基本原理及其实现方法；2、了解中文垃圾邮件的特点和识别技术；3、熟悉开源软件在实际系统中的应用和使用。
五、研究难点和解决方案本课题的研究难点是：1、数据集的获取和预处理，包括对邮件的特征提取和处理；2、分类器的优化和调整，提高分类器的精度和效率；3、系统的快速识别和更新，避免被新型垃圾邮件攻击。
解决方案：1、利用现有的开源数据集，并对其进行预处理；2、使用交叉验证等方法对分类器进行优化和调整；3、在系统中集成快速识别和更新的功能。
六、研究计划和进度安排2021年10月-11月：文献调研、选题和开题报告撰写；2021年12月-2022年1月：数据集获取、预处理和建模；2022年2月-2022年4月：系统设计和实现；2022年5月-2022年6月：系统测试和性能评测；2022年7月-2022年8月：论文撰写和答辩准备；2022年9月-2022年10月：毕业论文修改和提交。
基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现
第 ４期
林伟
基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现
验概 率 Ｐ（ ） 于同一个 邮件 不变 。 Ｐ（ｐ ｍ ｅ ｅ对 当 ｓａ ／ ）＞Ｐ（ ａ ／ ）时 ， 判定该 邮件 对 于正 常邮件进 行 编码 ， 按照 Ｓ Ｐ协议 发 送给 邮件 服务器 ； ＭＴ 而对 于 垃圾 邮件 则根 据需 要 进
行 丢弃 、 储 、 存 自动 回复等 处理 。
２ 具 体 过 滤 流程
在 邮件过 滤系 统 中 ， 首先要 从原 始 的邮 件集 进 行 训 练 ， 练 出合法 邮件 和 垃 圾 邮件 相 应 的 特征 集 训 合， 及在 分类计 算所 需用 到 的一些 先 验概 率 。然 后 将新 邮件 表示 成 向量 空 间模 型 （ 征项 的集 合 ） 通 特 ， 过 训练模 块构 建 的特征集 通 过贝 叶斯算 法计算 来 判断其 类别 。整 个过 滤处 理流程 如 图 １ 示 。 所
ｆ ， Ｌ
，
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其 中 Ｐ（／ ） 示 邮件 ｅ ｃｅ 表 属于类 别 ｃ的概 率 ， 件 判别 是个 二 元 分 类 的过 程 ， 邮 因此 类 别 ｃ 以 表 示 为 可 ｓａ 垃圾 邮件 ）和 ｈｍ（ 法 邮件 ）Ｐ（ ） ｐ ｍ（ ａ 合 。 ｃ 表示 类 ｃ 的先 验概率 ， ｅｃ 表示 假定 类别 为 ｃ 邮件 的先 Ｐ（／ ） 时
图 １ 邮件 过 滤流程
２ １ 邮件 预处 理 ． 由邮件过 滤流程 可 以看 出 ， 邮件 预处 理是训 练 和过滤 的重 要步 骤 ， 效果 对 于特征 集合 的建立 和 邮 其 件类 型判 断有 着重要 影 响 。邮件预 处理 完成功 能是 邮件 的解 析及 分词处 理 。 ２ １ １ 邮件 解析 ． ． 电子 邮件 通常 以一定 的编 码方 式在 网络传 输 ， 以首 先要 对 电子 邮件 进行 解 码 。 目前 电子 邮件大 所 都 使用 支持 多媒体 的多 功能 Ｉｔ ｎ ｔ ｎｅ ｅ 邮件 扩 展 ＭＩ Ｅ（ ｌｐ ｒｏｅＩｔｒｅ Ｍａ ｘｅｓ ｎ ） 为编 码方 ｒ Ｍ Ｍｕｔ ｕｐ ｓ ｎｅｎ ｔ ｉ Ｅ ｔ ｉ ｓ 作 ｉ ｌ ｎｏ
基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现的开题报告
基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现的开题报告一、研究背景随着互联网技术的不断发展，人们越来越依赖电子邮件进行沟通和交流。
但是，随之而来的垃圾邮件问题也日益严重，给用户带来了很多不便和烦恼。
因此，研究和设计一种高效的垃圾邮件过滤系统变得越来越重要。
传统的基于规则的垃圾邮件过滤系统已经逐渐无法满足用户的需求，因为它们只能通过预定义的规则来判断邮件是否是垃圾邮件，而这些规则是比较固定的，容易被垃圾邮件制造者绕过。
因此，基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统应运而生。
该算法通过学习已知垃圾邮件和正常邮件的特征，来自动地识别和分类邮件。
二、研究目的本研究旨在设计和实现一个基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统，以提高电子邮件的过滤效率和准确性。
具体来说，研究目的包括：1.分析和总结贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域中的优点和局限性；2.研究已有的基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统，并分析其优缺点；3.设计和实现一个基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统，通过改进算法提高过滤效率和准确性；4.对系统进行测试和评估，验证其实用性和可行性。
三、研究内容本研究将重点围绕基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统展开研究，具体包括以下几个方面：1.贝叶斯算法理论研究：了解贝叶斯算法的原理和基本思想，分析其在垃圾邮件过滤中的优势和不足；2.已有系统分析：研究国内外已有的基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统，分析其设计、实现和应用情况，总结其优缺点并提出改进建议；3.系统设计与实现：根据理论和已有系统分析结果，设计和实现一个基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统，包括邮件特征提取、贝叶斯分类器构建和模型训练等环节；4.系统测试与评估：对系统进行全面测试和评估，评估其过滤效率和准确性，并与已有系统进行对比分析。
四、研究方法和技术路线本研究采用以下研究方法和技术路线:1.文献调研法：通过阅读相关文献和实际应用案例，了解贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域的应用情况和最新研究进展；2.系统分析法：通过对已有系统进行分析与评估，总结其优缺点并提出改进建议；3.算法设计与实现：根据已有研究和实际需求，设计和实现一个基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统；4.实验评估法：对系统进行全面测试和评估，评估其过滤效率和准确性，并与已有系统进行对比分析。
基于贝叶斯算法分类的反垃圾邮件系统的改进论文
学位论文题目：基于贝叶斯算法分类的反垃圾系统的改进摘要电子成为一种快捷、经济的现代通信技术手段，极方便了人们的通信与交流。
然而，垃圾的产生，影响了正常的电子通信，占用了传输带宽，对系统安全造成了严重的威胁。
因此，研究反垃圾问题已经成为全球性的具有重大现实意义的课题。
目前，应对垃圾的主要方法和手段是通过反垃圾立法和使用过滤技术进行处理，现已相继出现了多种过滤技术。
常用的包括黑/白技术、基于容的分析方法以与基于规则的方法等。
基于容分析的技术正逐步进入过滤技术当中，并成为当前研究热点，其中，基于容分析的过滤方法中的典型方法是基于贝叶斯算法的垃圾过滤模型。
本论文对中文垃圾的特点进行了比较系统的分析和研究，结合贝叶斯（Bayes）理论，构造基于贝叶斯分类的垃圾过滤模型，在特征提取方面，采用互信息值的方法，在分类方法上，引入了适合本文的分类方法，并采用了一种更加适合于贝叶斯计算的表示方法；本文作者采用中国教育科研网（CERNET）收集并维护的大量中文垃圾和正常样本的标准数据集，对本文研究的方法进行了大量测试，准确率和误判率分别达到了 95.8%和 5.3%。
结果表明基于贝叶斯算法的垃圾过滤系统对拦截垃圾有很好的作用。
关键词：电子，垃圾，过滤，贝叶斯理论AbstractThe has become a quick and economical means of modern communication technology, which enormously facilitates people's communication and exchanges. However, the emergence of spam has affected the normal email correspondence, and taken the transmission band width, even posed the serious threat to the system safety. Therefore, the study of anti-spam has become a global problem of great practical significance of the topic.At present, the main ways and means of the response to spam are the anti-spam legislation and the use of mail filtering technology. But now a variety of mail filtering technologies have appeared in succession, which are usually used including black / white list technologies, content-based analysis methods, andrule-based methods. Content-based analysis techniques are gradually entering the mail filtering technology which has become hot spots of current research. The typical method of content-based analysis mail filtering methods is based on Bayesian algorithm for spam filtering model.In this paper, the Chinese characteristics of spam has been studied and analyzed systematically. Combining with Bayesian (Bayes) theory, this paper constructs the spam filtering model which is based on Bayesian classification. In feature extraction, mutual information values are used. In the classification method, a classification method is introduced which is suitable in this article, and a more suitable expression in the Bayesian calculation method is adopted; the standard sample data sets of a large number of Chinese spam and regular mail are collected and maintained by the Chinese Education and Research Net (CERNET). The author conducted a lot of testing towards the methods which are studied by this paper. The accuracy and misjudgment rate reached 95.8% and 5.3% respectively. The results show that the spam filtering system based on algorithm Bayesian plays a very good role to block spam. Key Words: , spam, mail filtering, Bayesian theory学位论文原创性声明本人重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
一种基于贝叶斯理论实现垃圾邮件过滤的方法
邮件的检测率大于 > FE "
表! 中国反垃圾邮件联盟 # $%&’ (’) *+ ,’ (-./
" 垃 圾邮 件过 滤简 介
首先介绍一下垃圾邮件过滤示意图如图 !$
图!
垃圾邮件过滤示意图
行为模 式过滤主 要是根据垃 圾邮件发 送者和普 通邮件 用户 在行 为和心理上 的差异来 识别垃圾邮 件发送行 为的一种过 滤方 式 " 例如 $ 垃圾邮件制造者一般都具有匿名发送 ! 时间集中 ! 高频 度发送等特征 ! 根据这些特征可以判 断他们是垃圾邮件发送者 " 收集和 分析这些特 征 ! 然后建立 一个特征模 型库 ! 根据这些 特征 去过 滤垃圾邮件 ! 对一些 垃圾发送者 采取措施 ! 如拒绝他 们的 "#$% 请求 " 基于规则的方法就是在邮件内容中寻找特 定的模式 ! 例如主 题包含 %发票 & " 根据一些特定的模式来判别垃圾邮件 " 基于规则 方法的 优点是规则 可以共享 !因 此它的推广 性很强 ! 一个人 写出 的规则可以提供给多个人 ! 多个服务器使用 " 本文采用 一些开放 的 规 则 集 ! 如 中 国 反 垃 圾 邮 件 联 盟 的 &’()*+ *,-. /*+0 12" & ’( ! )*+ *,-./*+012 的每一个版本都带有对准 确率的测试结果 " 3 44 5 年 64 月 6 7 日信版本的测试结果如表 6 所示 " 扫描 一封 邮件大 小为 8 46 9:7 ;4 < 字节 需要 404 => = 秒 ’%9 ? @0A B C%D (! 表中的结果就是 在测试规 程中 ! 除了 C ’() *+*, -./*+ 012 以外不使用其他任何规则 " 在实际情况 !C ’() *+*, -./*+012 一般都会 跟其他规则同时使用" 其他规则中有一部分是描述邮件行为的规 则 ! 对检测 中文垃圾邮 件起作用 !因 此实际的性 能会比以上 实验 结果要好 " 一般来说对于每天处理 9 4 万封邮件以上的 邮件服务 器来说 ! 能够容忍的性能是正常邮件误判率小于 5E 的同时 ! 垃圾
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ｌ ｏ ｈｍ Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｉ Ａ ｇ ｒｔ ｓｇ ｎ ｍ ｐｌｍ ｅ ｔ ｔｏ ｉ ｅ ｎ ａｉ ｎ
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（ ｉ ｊ Ｎ ｒ ａ Ｕ ｉ ｒｉ， Ｔｎｉ ３ ０ ８ ， ｈ ａ Ｔ ｎｉ ｏｍ ｌ ｎｖ ｓｙ Ｉ ａ ０ ３ ７ Ｃ ｉ ） ａ ｎ ｅ ｔ ａｆ ｎ ｎ
摘 要 ： 贝叶斯过 滤 算法和 费舍 尔过 滤 算 法均是 利 用统计 学知 识 对于 垃圾 邮件进 行 过 滤的算 法 ，有 着
良好 的过 滤效 果。 该文设 计将 某一词 组 （ 单词 ）出现概 率使 用加 权计 算的 方 法 ，改善 了朴素 贝叶 斯算 法和
朴素 费舍 尔的 邮件 过 滤算 法对 于 出现 较 少的单 词误 判情 况 ，使 系统对 于垃 圾 邮件判 断 的准确 率上 升 。设计
ｐｏａｉｔ ｉ ｒｖｓ ｉ ａ ｏｓ ｈｃ ｅ ａ ｅ ａｅｉ ｇ ｒｈ ｄｈ ａ ｅ ｉ ｅ ａ ｏ ｔ ａｅ ｓ ｄｅ ｒｂｂ ｉ ｏｅ ｔ ｔ ｎ ｉ ｔ ｉ ｙｓ ｎａ ｏｉ ｍ ａ ｅ ｉ ｓ ｒ ｌ ｒ ｍ ｊ ｇｄ ｌｙ ｍｐ ｓｕ ｉ ｗ ｈ ｈ Ｎ ｖ Ｂ ａ ｌ ｔ ｎ ｔ Ｎ ｖ Ｆ ｈ ｇｉ ｈ ｒ ｍｉｕ
雪釜进
■ ｄ ｉ １ ９ ９ｊｓ ｎ１ ７ － １ ２２ １ ９０ ６ ｏ： ０ ３ ６ ／ｉｓ ６ １１２ ０ ２０ ０
基于 贝叶斯 算法和费 舍尔算法 的 垃圾 邮件过 滤 系统设 计与实现
范仕伦 ，薛天俊 ，夏玮
（ 天津师范大 学，天津 ，３ ０ ８ ０ ３ ７）
ｗｈｃ ｅ Ｍ ＴＰ ｒ ｔ ｃ １ ｉｈｕｓ ｓＳ ｐ ｏ ｏ ｏ．
Ｋ ｅ ｒ ：ｓ ａ ｆｌ ｒｎ ｂ ｙ ｓａ ｌｏ ｔ ｍ ； ｓ ｅ ｌｏ ｉｈ ｙｗｏ ｄｓ ｐ ｍ ｔｉ ｇ； ａ ｅ ｉｎ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｈ ｒａｇ ｒｔ ｉ ｅ ｉ ｉ ｍ
１ 相关 工作
ｔｅｓ ａ ｆ ｔｒ ｇａｇ ｒｔｍ ａ ｅａｇ ｏ ｌ ｒ ｇ ｅ ｅ ｔ Ｔ ｅｄ ｓｇ ｉｈ ｕ ｅ ｉ ｈ ｅ ｔｏ ａｃ ｌｔ ｒ ｓ ｈ ｍ ｌ ｉ ｌｏ ｈ ｈ ｖ ｏ ｄ ｆ ｔ ｉ ｆ ｃ． ｈ ｅ ｉ ｎｗｈ ｃ ｓ ｓ ｐ ｉｅｎ ｉ ｉｅｎ ｗｅ ｇ ｔｄｍｅｈ ｄ ｔ ｃ ｌｕ ａｅｗｏ ｄ ｏ
ｐ ｒｏ ｌｚ ｄ ｆ ｔｒｎ ｃ ｅ ｌｅ ｓｓ ｒ ｍ ａｌ． ｅ ｉ ｎｗｈｉｈ ｅ ｅ ｓ ｎａｉ ｅ ｌｅ ｇ ｓ ｈ ｍｅｆ ｔｒ ｐａ ｅ ｉｓＴｈｅｄ ｓｇ ｉ ｉ ｉ ｅ ｃ ｕｓ ｓＰＯＰ３ｐ ｏ ｏ ｏ ｒＩ ＡＰ ｐ ｏ ｏ ｏ ｕｐ ｒｓ ｒ ｔ ｃ ｌｏ Ｍ ｒ ｔ ｃ ｌｓ ｐｏｔ
１１算法 比较器的设计与实现 ．
１１１算法模拟器概 述 ．．
在 进行 系统设计之前 ，首先制作 算法模拟器 ，该算法模拟器从 ９ ７ ２ ２封正常邮件和 ２ ０ ８封垃圾 邮件 中随机选择 需要进行训 ５８
练 和过滤的邮件，在挑选 邮件 的过程 中，使用哈希表 数据结构 ， 保证 抽取邮件的唯一 性，即训练邮件和过滤 邮件 每封不 同，同 时为了 现出算法 的随机性 ，采用随机抽取 阈值 （ 体 贝叶斯算法 和上下限概率值 （ 。） 费舍尔算法 ） 的方法，每个算法选用 ５ 个不
送邮件 。
关键词 ：垃圾 邮件过 滤 ； 贝叶斯 算 法 ；费舍 尔算法 中图分 类号 ：Ｔ ３ ３ ８ 文 献标识 码 ： 文章 编号 ：１７— １２（ ０ ２ ９ ０ １— ５ Ｐ９． ０ Ａ ６ １ １２ ２ １ ）０— ０８ ０
Ｓ ｍ ａｌ ｌｔｒＳ ｓｅ ｂ ｓ ｄｏ ｙ ｓａ ｇ ｒｔ ｐａ Ｅｍ ｉＦｉ ｅ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎＢａ ｅｉｎＡｌ ｏ ｉｈｍ ｎ ｓ ｅ ａ ｄＦｉｈ ｒ
ｔ ｏ ｏ ｄ ｗｎｌａ ｍ ａｌ ｒ ｍ ｈ ａｌｓ ｒｅ ，ｎａｙ ｅ ｍ ａｌ ｉｈ ｕ ｅＭ Ｉ Ｅ ｏｏ ｏｌ ｎ ｅｐ ｓ ｒ ｏ ｓｎｄｅ ａｌ ｏ ｄｅ ｉ ｆｏ ｔｅｍ ｉ ｅｖ ｒａ ｌｚ ｓｅ ｉｓｗｈｃ ｓ Ｍ ｐｒ ｔｃ ｄ ｈ ｌｓｕ ｅ ｓｔ ｅ ｍ ｉｓ ｓ ａ
同的参数对 同样邮件进行过滤 ，最后对过滤算法的查准率 、查全率 、计算 时间进行对比，得出实验结果。
１１２算 法 模 拟 器 的 设 计 实 现 ．＿
算法模拟器制作过程中使用 的编程工具是 Ｖｓａ Ｓｕ ｉ２ １ ， ｉ ｌ ｔｄｏ ００ 采用 ｃ ｕ ＃语言进 行编程， 整个算法模拟器的代码数量在 ５ ０ ０ ０行 ， 制作过程 中使用 了ｃ ＃的窗体编程 知识 、线程知识、Ｉ Ｏ操作知识 、贝叶斯概率知识 、数据结构的哈希表知识。
Ａｂｓｒ ｃ ： ｙ ｓａ ｌｅ ｎｇａｇ ｒｔｍ ｎ ｓ ｒｆｌｅ ｎｇａｇｏｉｈቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｉｈ ａｅｕ ｅｏｆｓａｉｔｃ ｌ ｎｏ ｅ ｇｅｆｒ ｔ ａ ｔ Ｂａ ｅ ｉｎｆ ｔｒ ｌｏ ｉｈ ａ ｄＦｉｈｅ ｔｒ ｌ ｒｔｍ ｗｈ ｃ ｒ ｓ ｔｓｉａ ｗｌｄ ｏ ｉ ｉ ｉ ｉ ｔ ｋ
ｗｈ ｎｔｅ ｎ ｗ ｗｏｄ ｍａ ｓａ ｄｉｃ ａｅ ｐ ｍ ｊｄ ｍｅ ｔ ｃｕ ａｙｒｔ． ｈ ｅｉｎｗ ｉ ｓｓ ｓｒ ｅ ｙ ｆ ｄ ｆ ｒｓ ｎｅ ｉ ｎ ｒ ｓｓｓａ ｇ ｎ ｃｒｃ ｅ Ｔ ｅｄ ｓ ｈｃ ｕ ｅ ｕ ｅ Ｓ ｈ ｉ ｅ ｉ ｌ ｎ ｅ ｕ ａ ａ ｇ ｈ ’