基于贝叶斯多元模型的邮件过滤设计与实现

摘要

首先分析了贝叶斯单因素过滤的基本原理，指出它存在不考虑自然语言内在联系的本质错误，并给出了目前垃圾邮件散发者常用的攻击手段，然后重点分析比较了无序特征、有序特征、SBPH／BCR以及马尔可夫链匹配4种基于贝叶斯多元模型的邮件过滤的方法，实验结果表明贝叶斯多元过滤好于单因素过滤，在4种多元模型中马尔可夫链匹配过渡效果最好．