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分析了垃圾邮件内容过滤技术，认识到垃圾邮件过滤技术与普通的文本分类和挖掘问题存在着很多不同。从邮件结构不同于普通文本出发，对基于贝叶斯的过滤方法进行了一系列改进，提出一种阈值调整算法，设计了集成加权模型，以充分利用邮件的结构信息。基于集成加权模型对邮件头和邮件正文分别建立模型，最后通过加权方法集成二者结果，对垃圾邮件进行过滤。通过在改进和扩展而设计的贝叶斯过滤器在最新的标准数据集上的测试结果表明，与经典的贝叶斯过滤器Bogo相比，过滤效果有较大的提高。