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基于Enron邮件集合探索真实邮件网络，揭示出邮件网络的无标度特性和有限小世界特性。在此基础上，依据用户间交互强度设计山垃圾邮件协同过滤机制，通过调整参数λ，用户可以决定主要是依靠自己还足其他用户协同进行垃圾信息过滤。算法即使在没有对用户个人阅读习惯充分训练的情况下，也可以通过基于交互强度的网络协同方式实现良好过滤。同时为了解决Enron数据集缺乏标注的情况，基十训练样本集W和测试样本集T独立同分布的假设，利用改进的EM（Expectationmaximization）算法最小化WUT集合上风险函数，给出