基于bayes参数估计的垃圾邮件过滤算法研究

朴素bayes邮件过滤算法由于简单、易于理解,已被人们广泛接受,并应用到一些商用邮件系统当中.但面对目前垃圾邮件问题依然严重的现状,人们逐渐开始认识到采用简单的朴素bayes邮件过滤算法已不能满足现有邮件过滤的性能要求.bayes网络一直以来作为知识发现的一个重要分支,是人们研究的热点;邮件过滤问题也可以映射到一个bayes决策网络模型中.通过构建针对邮件过滤的bayes决策网络模型,并经过概率学习对关键节点作bayes参数估计,可以实现邮件的概率分类发现.邮件样本试验结果表明新算法与朴素bayes邮件过