本文主要介绍了在Windows环境下垃圾邮件过滤系统的设计模型和实现方法。该过滤系统能够对一些典型垃圾邮件进行识别判断过滤,而且也同时能够对其它邮件进行分类。经统计,从2001年开始,垃圾邮件增长的速度非常快,网民每周收到的垃圾邮件数量是非垃圾邮件数量的两倍,针对近几年来垃圾邮件的愈演愈烈,急需一种能有效防范垃圾邮件的方法。基于内容过滤就是其中一种方法。所以本文介绍的Windows下的垃圾邮件过滤系统,专门针对邮件的内容过滤进行了研究,具有较高的研究价值。 开发该系统的主要目的是了解当前垃圾邮件过滤的发展现状,学习有关过滤的技术,能有效的阻止垃圾邮件的泛滥。通过学习和实践,发现垃圾邮件过滤发展中遇到的问题,并结合自己的研究工作提出一些看法和见解。 本文首先介绍了垃圾邮件的现状和现在的反垃圾邮件技术的发展现状,以及邮件过滤的基本概念和原理。介绍了当前有关信息过滤和文本分类的相关研究。然后重点介绍了支持向量机的原理、各个参数对支持向量机的影响以及应用到本系统的方法;嵌入到OUTLOOK的方法;该系统的结构、具体的分词设计和SVM设计与实现。最后,总结了当前反垃圾邮件工作面临的许多问题,探讨了解决这些问题的方法和思路以及反垃圾邮件工作的未来,为以后的研究工作做出了一定的方向性指导。 本文目的是希望能设计一个嵌入到OUTLOOK2000中使用SVM作为分类器的垃圾邮件过滤系统。搜集能建立词库的样本集,以便SVM能够为垃圾邮件或者正常邮件建立一个分类器。该系统分为服务器端和客户端,基于邮件内容过滤主要在客户端,该系统是应用在OUTLOOK上。通过使用支持向量机SVM作为分类算法,对邮件进行过滤。实验证明,该系统对垃圾邮件的过滤有较好的查全率和查准率。