垃圾邮件过滤

此时该邮件为垃圾邮件的可能性为：
P=（0*1）/[0*1+（1-0）*（1-1）]=0 （ps:实际应用时应该不能出现0，否则一
出现“律”时
P=0/（0+0.5）=0； 由此可得第三个哈希表：
hashtable_probability 其数据为：
法：0.375 轮：1 功：1 律：0
项为零会影响全局）
介绍贝叶斯算法背后的数学模型与公式
贝叶斯垃圾邮件过滤算法的应用案例
通过实际案例展示让大家加深对该算法的理解
简述与总结
概括贝叶斯算法运作规则，展望垃圾邮件过滤功能的未来
文本分析简介
简要介绍文本分析的概念、如何运作、主要功能和应用。
Part 1 文本分析简介
基本概念
文本分析是指对文本的表示及其特征 项的选取，即对文本进行科学的抽象，建 立它的数学模型，用以描述和代替文本。 使计算机能够通过对这种模型的计算和操 作来实现对文本的识别。
Part 2 贝叶斯垃圾邮件过滤算法原理
Part 2 贝叶斯垃圾邮件过滤算法原理
√
我们的理解：
基于多项式模型和低风险的贝叶斯垃圾邮 件处理主要是利用两个模型，将判别出的垃圾 邮件不看作是一个准确事件。再进一步的判别 和确定，最终得出一个准确率高的答案。采用 贝叶斯多项式模型来对特征项利用率进行改进， 同时采用低风险策略来对邮件进行分类。
希表中的记录为
法：1次 轮：1次 功：1次 计算得在本表中： 法出现的概率为0.3 轮出现的概率为0.3
法：1
律：1 计算得在本表中：
法出现的概率为0.5
律出现的概率为0.5 综合考虑两个哈希表，共

功出现的概率为0.3
有四个TOKEN串： 法 轮
功律
Part 3 贝叶斯垃圾邮件过滤算法的应用案例
当邮件中出现“法”时，该邮件为垃圾邮件
贝叶斯垃圾邮件过滤算法的应用案例
通过实际案例展示让大家加深对该算法的理解。
Part 3 贝叶斯垃圾邮件过滤算法的应用案例
例如：一封含有“法轮功”字样的垃圾邮件 A 和 一封含有“法律”字样的非垃圾邮件B 根据邮件A生成hashtable_ bad，该哈 根据邮件B生成 hashtable_good，该哈 希表中的记录为：
文本分析 之 垃圾邮件过滤系统
马力 15241043 郝殊宇 15241033 陈思宇 14261031 林尹棋 15241040 李文哲 15241038 李文强 15241037 张佳慧 15241058
小组成员：
文本分析简介
简要介绍文本分析的概念、如何运作、主要功能和应用
贝叶斯垃圾邮件过滤算法原理
由此可推出该邮件为非垃圾邮件
简述与总结
概括贝叶斯算法运作规则，展望垃圾邮件过滤功能的未来
Part 4 简述与总结
简述： 1. 收集大量垃圾邮件和非垃圾邮件，建立二者数据集分类 2. 编码 3. 计算字符串出现概率 4. 自我学习 5. 接收邮件+判断
Part 4 简述与总结
避免在邮件服务器系统中开放转发功能，在网关这一 道重要关口中采用基于硬件的邮件过滤系统，构成可 靠的过滤链。
的概率为： P=0.3/（0.3+0.5）=0.375 出现“轮”时： P=0.3/（0.3+0）=1 出现“功“时： P=0.3/（0.3+0）=1 当新到一封含有“功律”的邮件时，我们 可得到两个TOKEN串，功 律
查询哈希表hashtable_probability可得
P（垃圾邮件| 功）=1 P （垃圾邮件|律）=0
Start
技术
系统
客户端
“错纠率”依旧较高，因此， 要过滤垃圾邮件，必须将两 种或以上的技术合并使用, 以达到有较好的过滤效果, 降低误判率。
今客户端邮件过滤器，重点 考虑用户个性化特征，能随 时自动地抓捕新垃圾邮件标 本，或建立自动生成新的邮 件过滤规则。
THANKS
如何运作
Part 1 文本分析简介
主要功能：
文本总结
应用：
电子邮件管理
文档管理
文本分类
文本聚类
自动问答系统
市场研究 情报收集
关联分析
分布分析
趋势预测
Part 1 文本分析简介
今天，我们主要介绍文本分析在垃圾邮
件过滤中的应用，介绍如何通过贝叶斯
算法对垃圾邮件进行过滤。
贝叶斯垃圾邮件过滤算法原理
介绍贝叶斯算法背后的数学模型与公式。