随着Internet的迅速发展，电子邮件的应用变得十分广泛，电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一，但垃圾邮件的泛滥已带来严重后果，有效地区分合法邮件和垃圾邮件成为一项紧迫的任务。因此，研究邮件过滤具有重要意义。 本文对首先对垃圾邮件的概念进行探讨，并对目前几种常用的基于内容的垃圾邮件过滤算法进行了分析、比较。本文的重点是深入研究了Jasen-一个基于类贝叶斯算法的纯java垃圾邮件引擎，并着重研究了其中关于特征概率计算和邮件联合概率的计算问题，以提高垃圾邮件过滤的精确度。并基于实现对含带附件的新类型垃圾邮件进行过滤的目的提出了加入对邮件附件名字的特征提取方法并加以实验验证。最后设计并实现了一个基于Jasen垃圾邮件过滤器：EmailFilter。