垃圾邮件过滤研究与实现

系统以垃圾邮件过滤为目标，设计并实现了一个垃圾邮件过滤系统SpamBlocker.该系统整合规则过滤、贝叶斯分类、病毒检测和黑/白名单等垃圾邮件检测技术，采用评分方法判断邮件的垃圾性，并利用规则过滤给贝叶斯分类提供学习样本，提高了系统对新垃圾邮件的适应性.     

Naive Bayes算法在垃圾邮件过滤系统中的应用与改进

垃圾邮件是Internet上普遍面临的问题,Naive Bayes算法由于其简单高效性在文本分类中应用较广。文章重点阐述了Naive Bayes算法在基于内容的垃圾邮件过滤中的应用及改进,并进行了实验,获得了良好的分类效果,实验论证了它在垃圾邮件过滤中的可行性和有效性。     

图片型垃圾邮件过滤分析系统设计和实现

从垃圾邮件图片的基本特性入手,选取图片的简单属性作为过滤特征对图片型垃圾邮件进行过滤.同时提出边缘灰度点比特征来提高过滤效率,该特征反映了图片中文字信息量的大小;其次,针对特征区间划分的问题,采用K均值实现特征区间的动态划分,得到粗糙特征区间(RFI)和提纯特征区间(PFI);最后,针对PFI提出一套快速判分的过滤机制,同时针对RFI提出一套基于SVM的过滤机制,该过滤机制的准确度可以达到98.396 6%.模型中选取的特征只需一次扫描就可以完成提取,满足了过滤系统时效性上的需求.     

垃圾邮件与E—Mail营销

根据中国互联网信息中心（CNNIC）最新的第15次中国互联网络发展状况报告，截止到2004年12月31日，我国的上网计算机总数已达4160万台，同上一次调查结果相比，我国的上网计算机总数半年增加了530万台，增长率为14．6％，是1997年10月第一次调查结果29．9万台的139．1倍，上网用户总人数为9400万，而这些用户得知新网站的主要途径有28．3％是通过电子邮件，可见E—Mail在电子营销中起着举足轻重的作用。然而，被誉为小企业宣传法宝的E—Mail营销却往往跟“垃圾邮件”形影不离，为广大网民所诟病。