【導(dǎo)讀】取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外,本論文不包含任。何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢。獻(xiàn)的個人和集體,均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的。法律后果由本人承擔(dān)。本人授權(quán)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。然而,垃圾郵件的產(chǎn)生,影響了正常的電子郵件通信,占用了傳輸帶寬,對系。統(tǒng)安全造成了嚴(yán)重的威脅。因此,研究反垃圾郵件問題已經(jīng)成為全球性的具有重大現(xiàn)。術(shù)進(jìn)行處理,現(xiàn)已相繼出現(xiàn)了多種郵件過濾技術(shù)。常用的包括黑/白名單技術(shù)、基于內(nèi)。容的分析方法以及基于規(guī)則的方法等。于貝葉斯算法的垃圾郵件過濾模型。和誤判率分別達(dá)到了%和%。結(jié)果表明基于貝葉斯算法的垃圾郵件過濾系統(tǒng)對。攔截垃圾郵件有很好的作用。