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设计并实现了基于在线过滤模式高性能中文垃圾邮件过滤器，能够较好地识别不断变化的垃圾邮件。以逻辑回归模型为基础，该文提出了字节级n元文法提取邮件特征，并采用TONE（Train Onor NearError）方法训练过滤器。在多个大规模中文垃圾邮件过滤公开评测数据上的实验结果表明，该文过滤器的性能在TREC06C数据上优于当年评测的最好成绩，在SEWM07立即反馈上1—ROCA值达到了0．0000％，并明显优于SEWM08评测在线过滤任务中的所有其他方法。