基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤器的设计与实现

伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件泛滥成灾,严重影响了人们正常的学习、工作和生活。本文通过对垃圾邮件的分析与处理,设计并实现了基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤系统。实验证明贝叶斯方法能够有效的过滤垃圾邮件。     

基于贝叶斯神经网络的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件过滤是当前互联网应用中急需解决的一个重要课题，日益受到人们的关注。本文提出了一种基于贝叶斯神经网络BNN(Bayesian Neural Network)的垃圾邮件过滤方法，利用贝叶斯推理和神经网络相结合的贝叶斯神经网络算法对用户给定的正常／垃圾邮件集合进行训练，得到邮件过滤模型。并且提出了一种有效的特征选择方法，采用信息增益准则，有效降低了特征维数。经过实验测试，本文提出的方法可以实现对垃圾邮件的有效过滤。     

守内安SPAMSQRv2·8全面升级

Softnext守内安在近期升级SPAMSQR（SSQR）垃圾邮件过滤系统，帮助企业用户更好的使用并过滤不请自来的垃圾邮件。此次的系统升级，将部署系统变的更加简单快速，而且新增过滤技术，系统操作也十分人性化。     

一种混合型垃圾邮件过滤系统的研究与设计

针对目前互联网垃圾邮件日益泛滥的情况，对目前常用的几种抗击垃圾邮件方法进行了介绍，同时提出一种混合型的垃圾邮件过滤系统，对其进行了详细地阐述。该方法结合贝叶斯理论和基于内容的邮件过滤思想，给出了邮件过滤系统的体系结构，并对其算法进行了分析。     

垃圾邮件过滤技术

电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一,但垃圾邮件问题也日益严峻,网民平均每天收到的垃圾邮件数量已超过了正常邮件.因此目前反垃圾邮件技术的研究成为了一个热门的话题.文中介绍了基于安全认证、规则匹配和统计学习三类邮件过滤技术及应用情况,分析了过滤技术面临的挑战并指出垃圾邮件过滤的发展趋势.     

Internet垃圾邮件过滤技术研究

通过分析垃圾邮件的来源，提出了过滤垃圾邮件的方法，建立了相应的过滤规则，并通过实验证明了该规则的有效性。     

实际环境中垃圾邮件过滤测试方法研究

互联网上正日益增长的垃圾邮件不断传播恶意代码、抢占网络资源，对互联网的稳定和用户利益造成了巨大的威胁。垃圾邮件过滤设备是目前防范垃圾邮件的主要手段，如何从众多垃圾邮件过滤设备中选择最适合自身环境的产品，除参考第三方测试结果外，应在实际环境中进行以拦截率、误拦率等重要参数为主要评价指标的测试，对过滤效果进行科学全面的评估。     

最小风险的Naive Bayes技术在反垃圾邮件系统中的应用

文章提出了一套更好地过滤中文垃圾邮件的方案，这套方案将利用垃圾邮件规律的规则过滤和最小风险的Naive Bayes内容过滤算法结合了起来，并根据垃圾邮件的特性做了必要的改进。并且这套方案也在Linux／Solaris系统平台下基本上完成了大部分功能的软件编程。实际电子邮件服务器上对本方案进行了测试．结果显示这套方案取得了很好的过滤效果。最小风险的Naive Bayes技术是目前最重要的反垃圾邮件技术之一。     

一种基于矢量空间模型的垃圾邮件去重复技术

随着互联网的发展，电子邮件成为了一类重要应用。然而垃圾邮件的产生极大的制约了电子邮件的应用。文中提出了一类基于矢量空间模型的垃圾邮件去重复技术（VMF），从删除重复邮件的角度，给出了一种垃圾邮件过滤的方法。与现存技术相比，VMF在召回率和适应性等方面均有显著提高。     

基于主题模型的垃圾邮件过滤系统的设计与实现

垃圾邮件过滤技术在保证信息安全、提高资源利用、分拣信息数据等方面都发挥着重要作用。然而,垃圾邮件的出现影响了用户的体验,并且会造成不必要的经济与时间损失。针对现有的垃圾邮件过滤技术的不足,基于多个主题词理论,构建了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类方法。在邮件主题获取中,采用主题模型LDA得到邮件的相关主题及主题词;并进一步采用Word2Vec寻找主题词的同义词和关联词,扩展主题词集合。在邮件分类中,对训练数据集进行统计学习得到词语的先验概率;基于扩展的主题词集合及其概率,通过贝叶斯公式推导得到某个主题和某封邮件的联合概率,以此作为垃圾邮件判定的依据。同时,基于主题模型的垃圾邮件过滤系统具有简洁易应用的特点。通过与其他典型垃圾邮件过滤方法的对比实验,证明基于主题模型的垃圾邮件分类方法及基于Word2Vec的改进方法均能有效提高垃圾邮件过滤的准确度。     

一种基于人工免疫的多层垃圾邮件过滤算法

随着电子邮件日益广泛的使用,如何有效地避免和防范垃圾邮件的侵扰已成为一个亟待解决的问题.受生物免疫系统自我保护机制的启发,本文提出了一种基于人工免疫的多层垃圾邮件过滤算法,利用分层检测的思想来过滤垃圾邮件.文中给出了针对多层过滤算法中获得性免疫层的垃圾邮件过滤测试实验,实验结果表明本算法在垃圾邮件过滤中能得到较高的召回率、精确率和正确率.文中也指出了可以通过合理地设置各检测器层之间的与或关系来得到更好的垃圾邮件过滤效果.     

基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法

如何在传统垃圾邮件过滤技术基础上实现垃圾邮件个性化过滤是垃圾邮件过滤领域的重要课题。提出一种基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法,一方面将用户反馈应用于邮件分类特征的更新,提取用户个性化邮件分类标准;另一方面,将全局邮件分类标准和用户个性化分类标准综合应用于朴素贝叶斯分类过程,实现用户邮件个性化分类。仿真实验结果表明,在用户邮件分类标准存在差异的环境下,基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法能够有效提升传统垃圾邮件过滤技术的邮件分类效果。     

基于KNN-SVM的垃圾邮件过滤模型

垃圾邮件具有特征维数高、样本不平衡等特点,针对近邻算法(KNN)或支持向量机(SVM)存在虚警率高等难题,基于组合优化理论,提出基于KNN-SVM的垃圾邮件过滤组合模型。首先提取垃圾邮件的特征项,并构建垃圾邮件过滤模型的输入向量,然后采用KNN对垃圾邮件训练样本进行选择,将训练样本缩减到k个,并采用支持向量机对k个样本训练和建模进行垃圾邮件过滤,最后采用中文邮件集对KNN-SVM的性能进行分析。结果表明,KNN-SVM提高了垃圾邮件过滤的准确率,大幅度降低了虚警率,而且垃圾邮件的过滤速度可以满足邮件处理的在线需求。     

基于词条时序的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯分类算法是一种有效的垃圾邮件过滤技术.互联网上的信息随着时间推移产生概念的变迁,最近出现的垃圾邮件词条可作为判定垃圾邮件的重要依据.将新近的垃圾邮件词条单独记录,在进行邮件分类时,对于最近出现的垃圾词条,提高其对垃圾邮件判定的先验概率.通过实验对比,提出的垃圾邮件过滤方法较传统的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤具有更高的准确性、精确性和召回率.     

垃圾邮件让人烦

你遭遇垃圾邮件了吗?如果你早已是这个网络时代不可分割的一分子,你必然回答:是的,垃圾邮件让人烦。媒体有关垃圾邮件的报道早已降温,但垃圾邮件的存在及其危害,不是媒体通过某些“活动日”式的集中“炒作”而能彻底扫除,它涉及到技术     

支持向量机算法的改进及其在邮件过滤中的应用

本文介绍了基于统计学习理论的支持向量机的基本思想。在分析了支持向量机的优点的基础上，对支持向量机算法进行了改进，并应用于邮件过滤。实验证明改进的支持向量机提高了垃圾邮件的过滤性能。     

基于贝叶斯定理的垃圾邮件分类技术研究

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地址和基于信头、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,而仅依据IP地址、信头、信封中的特征容易造成错误判断.在贝叶斯分类器的工作原理的基础上,提出了基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型的原理与实现方法,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为"属性",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.     

Foxmail 5反垃圾邮件功能新体验

为对付垃圾邮件,出现了许多的反垃圾邮件软件,虽不乏佼佼者,但与大家常用的邮件处理软件OE、Foxmail相互独立,带来了许多不便,现在Foxmail 5.0横空出世,其先进的反垃圾邮件技术令人耳目一新,更加巩固了其在邮件处理软件中的地位。 Foxmail提供了强大的反垃圾邮件功能,识别垃圾邮件技术先进,使用了“黑名单”、“白名单”、“规则法过滤”、“学习法过滤(贝叶斯法过滤)”等技术,识别垃圾邮件准确性大为提高。     

如何应对垃圾邮件

1.自动过滤垃圾邮件准确地设置好电子邮件客户端软件的过滤条件是可以过滤掉一些垃圾邮件的。但有时也会出现失误,这时就需配合使用具有先取信件头功能的软件,如Foxmail,来进一步确定哪些是垃圾邮件。     

垃圾邮件过滤技术发展现状及展望

电子邮件随着Internet的发展给人们带来了方便,但随之而来的垃圾邮件也给人们带来了不少的烦恼。针对垃圾邮件技术的发展与现状,本文对目前的垃圾邮件过滤技术进行了分析,并指出垃圾邮件过滤的发展趋势。