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数据挖掘在反垃圾邮件领域中的应用与研究

熊志勇  
【摘要】:随着电子邮件的广泛应用,垃圾邮件已经泛滥成灾,越来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。但不同的邮件过滤系统使用各自不同的邮件过滤技术,很少互相共享邮件过滤成果。并且单种邮件过滤技术只是针对邮件的某种属性进行过滤,因而造成邮件过滤判断的片面性。 本文根据去年我参与了一个反垃圾邮件网格课题小组的工作经历,重点研究了垃圾邮件过滤技术。学习中文分词技术,特征提取等中文文本分类技术。文中提出了将多种过滤技术综合在一起的想法,目的是为了避免单纯基于IP、信头、信封过滤的规则太强的缺点,降低误判风险。根据这种思路,本文设计了基于陪审团机制的邮件过滤系统。在这个系统中,各种现有的邮件过滤器对邮件的过滤结果,并非邮件过滤的最后结果,而是作为该系统的邮件过滤判断的一个输入值,最后根据系统所定的计算规则得出邮件的最终过滤结果。 基于陪审团机制的邮件系统,可以对邮件的各种属性进行判断,从而抛弃仅根据邮件的单一属性进行判断的做法,这样可以使邮件判断更为合理。


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