1、本文對基于內(nèi)容的垃圾郵件過濾，特別是簡單貝葉斯過濾方法做一些實際應用方面的研究工作。 首先討論了簡單貝葉斯的垃圾郵件過濾，在PUl語料上實現(xiàn)了簡單貝葉斯算法，并得出了較優(yōu)的參數(shù)設定，同時給出了與前人的實驗結(jié)果的比較。 然后討論了基于簡單貝葉斯的中文郵件過濾，將前人的簡單貝葉斯算法引入到中文郵件過濾中，自己收集整理建立中文郵件語料庫，并在該語料庫上進行中文郵件過濾的實驗，探索簡單貝葉斯方法在中文郵件過濾中的效果，并得出了與

2、英文郵件有一定差別的較優(yōu)的參數(shù)設定。 在上述基礎上，我們討論基于簡單貝葉斯的累積反饋學習的方法、模型，并給出了簡單貝葉斯的累積反饋學習算法及實現(xiàn)。在自己收集的中文語料庫上進行累積反饋學習方法實驗，結(jié)果表明累積反饋學習對不斷保持和提高分類器的分類效果是必要的。 最后，通過對郵件領域的分析，得到一些經(jīng)驗規(guī)則。通過規(guī)則的引入，對基于累積反饋學習的簡單貝葉斯過濾方法進行改進，以提高垃圾郵件過濾效果。我們完成了相應的實驗系統(tǒng)設計和