电子邮件过滤新方法的研究与实现

电子邮件给人们带来极大便利,但垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害.传统的邮件过滤方法的过滤精度较低,不能很好满足需要.文中提出了一种基于向量空间模型的电子邮件过滤系统,并对向量空间模型进行了改进:采用字作为文本向量的特征表示,并且在字频向量的特征提取时采用了一种新的特征提取函数,从而提高了邮件分类的精度,达到了较好的过滤垃圾邮件的目的.     

浅析基于特征提取的垃圾图像过滤算法的实现

随着现代社会科学技术的进一步发展,人们使用电子邮件作为通讯手段的频率也随之增加,但垃圾电子邮件不断的泛滥,如何过滤这些垃圾邮件已成为当前的一个热门研究方向.本文提出了一种基于Kolmogorov(柯尔莫哥洛夫)复杂性的垃圾图像分类过滤模型,希望能为垃圾图像过滤机制的发展提供参考性的建议.     

电子邮件过滤检测系统的设计与实现

电子邮件给人们的通信带来了快捷与方便,其安全性与可靠性倍受关注。介绍了一种采取拦截过滤检测方式的电子邮件过滤检测系统的设计与实现方案,该系统能够根据预先设定对邮件服务器所收到的电子邮件拦截并依据过滤规则集进行过滤检测,根据不同的处理结果可采取正常接收、拒绝接收、发送警告信息等相应的处理措施,应用此系统可大大加强电子邮件服务的安全性与可靠性。     

基于数据挖掘的邮件分类识别研究

在贝叶斯过滤技术的启发下,选择数据挖掘的方法来研究一种具有学习能力的邮件过滤技术.通过对电子邮件的分析和研究,提出对邮件结构字段信息和邮件正文信息加以离散和特征化处理,用向量的方式表示电子邮件,建立了一种基于信息熵的决策树邮件分类识别模型.     

垃圾邮件综合过滤系统的研究与设计

介绍了几种典型的垃圾邮件过滤技术,提出了一种新的电子邮件综合过滤方案,其关键技术利用中文文档信息处理中的文档特征向量提取技术,作为邮件过滤的依据.经过实际运行测试,证明系统性能稳定,达到了预期设计目标.     

基于SMTP和POP3的电子邮件客户端

随着Internet技术的广泛应用,电子邮件也作为简单快捷的传递消息的方式,也越来越在当今生活中起到不可替代的作用。基于SMTP与POP3的"MailPower"电子邮件邮件客户端,研究了电子邮件的收发原理,应用DES加密算法与MD5相结合的方式保证安全,描述了系统功能,并在Eclipse开发平台实现了电子邮件收发系统。     

一种智能垃圾邮件过滤模型的仿真研究

研究垃圾邮件过滤准确率问题,电子邮件是一种高维、复杂的特殊文本,单一支持向量机、K近邻等传统模型均难以识别垃圾邮件,导致过滤正确率低.为了提高了垃圾邮件过滤正确率,提出一种K近邻和支持向量机相融合的垃圾邮件过滤模型(SVM-KNN).首先将邮件特征向量输入到支持向量机学习,找到支持向量集,然后计算待识别邮件与最优超平面间的距离,距离大于阈值,便采用支持向量机识别邮件类型,否则用K近邻识别邮件类型.仿真结果表明,SVM-KNN很好地解决单一模型存在的难题,提高了垃圾邮件过滤正确率,是一种有效的电子邮件管理的手段.     

基于内容分析的电子邮件过滤模型的设计

电子邮件在给人们带来很多方便的同时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件。文章介绍了基于内容分析的邮件过滤,讨论了邮件分类的一种方法,以及使用该方法实现基于内容分析的电子邮件过滤的模型。     

个人化电子邮件自动过滤系统的设计

用户每天要花大量时间去整理邮件，删除不感兴趣的邮件。因而实现基于用户个性化的电子邮件自动过滤有重要的意义。该文设计了一个基于内容的电子邮件过滤系统，它采用了统计学习和规则学习相结合，并充分利用了类属领域知识，自适应地学习用户的在邮件处理方面的个性偏好，实现中英文电子邮件的自动过滤。     

基于支持向量机的邮件过滤

随着万维网的兴起和电子邮件的快速发展,大量的垃圾电子邮件也随之在互联网上泛滥．电子邮件过滤就是要在大量邮件中过滤出垃圾邮件,帮助用户找到所需的邮件。本文讨论了基于机器学习方法实现垃圾邮件过滤的原理,提出一种改进的基于支持向量机的邮件过滤技术,该方法使用互信息度函数,结合Z-测试进行特征选择,使用SVM（支持向量机）构造分类超平面来进行文本分类。实验表明,提高了中文邮件过滤的准确性。     

一种独立于邮件服务器的垃圾邮件过滤系统的设计

介绍了一种垃圾邮件过滤系统的设计方案,该系统应用于邮件服务器的前端,不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和管理维护模块等四个部分。重点介绍了采用基于贝叶斯方法的智能启发式过滤技术的邮件过滤模块设计。最后给出了系统的测试情况。     

基于有监督Bayesian网络的垃圾邮件过滤

对影响邮件特性的邮件报文格式作了仔细的分析并对垃圾邮件的特征进行了分类归纳,在此基础上构建了一个有监督的Bayesian邮件分类网络。通过对该网络作Bayesian参数估计,实现了判定邮件类别的不确定推理。对不同邮件测试集的在线学习试验结果表明,有监督Bayesian邮件分类网络能够有效地实现垃圾邮件的相对完备特征学习,改善邮件过滤的准确率。     

一种垃圾邮件过滤网关的设计

介绍了一种垃圾邮件过滤网关的设计方案,该系统应用于邮件服务器的前端,不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和邮件分析模块等四个部分。     

一种垃圾邮件过滤网关的设计

介绍了一种垃圾邮件过滤网关的设计方案，该系统应用于邮件服务器的前端，不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和邮件分析模块等四个部分。     

基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法

针对目前垃圾邮件过滤技术仅依赖单一邮件特征实施邮件分类、对邮件特征变化的适应性较差等局限,提出一种基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法。以用户社会网络关系为基础,借助用户反馈机制分别实现对基于内容与基于身份标识的邮件分类知识的动态更新;在此基础上采用贝叶斯模型,实现邮件的内容特征与发件人身份标识特征在邮件分类中的有机结合。实验结果表明,与传统的过滤方法比较,所提方法在邮件特征动态变化的环境下能够获得更好的邮件分类效果,邮件分类的总体召回率、查准率、精确率均能达到90%以上。所提方法能够在保证邮件分类性能的同时,有效提高邮件分类对邮件特征变化的适应性,是已有垃圾邮件过滤技术的重要补充。     

电子邮件过滤新方法的研究与实现

电子邮件给人们带来极大便利,但垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。传统的邮件过滤方法的过滤精度较低,不能很好满足需要。文中提出了一种基于向量空间模型的电子邮件过滤系统,并对向量空间模型进行了改进:采用字作为文本向量的特征表示,并且在字频向量的特征提取时采用了一种新的特征提取函数,从而提高了邮件分类的精度,达到了较好的过滤垃圾邮件的目的。     

高性能邮件过滤服务结构模型设计与实现

分析了MTA方式邮件过滤系统的业务流量和网络服务特点,以排队论为基础,建立了一个高性能邮件过滤服务模型,用于对邮件过滤系统的服务能力进行理论预测,并结合一个具体的应用场景,提供一个实例,其理论分析结果与实际情况相符,验证了该模型的有效性。     

基于SSL的安全邮件解决方案

分析了现存的安全电子邮件解决方案,发现它们一般只对邮件体进行加密和签名,而没有考虑邮件头的安全性。在某些环境下,邮件头也需要安全保密。研究了安全套接字层协议(SSL),提出了一种基于SSL协议的安全邮件解决方案,既增强了邮件体的安全性,也保证了邮件头的安全性。     

统一消息和统一消息邮件的研究与实现

统一消息技术将固定电话、移动电话、短消息、E-mail等通信方式融为了一体。该文分析了统一消息系统的原理：利用CTI(Computer Telcphone Integrate)等技术建立起以电子邮箱为核心的星型连接，在原先没有通路的终端之间建立统一消息路径，实现通信方式的统一。提出了一种基于MIME协议扩展的适用于统一消息的电子邮件格式UM Mail(Unified Message Mail)。