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中文垃圾邮件过滤系统 的实现和评估 田莹 北京 清华大学 网络中心
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概要 引言 研究背景 中文垃圾邮件过滤系统的实现 中文垃圾邮件过滤系统的评估 最新研究进展及结论
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引言 垃圾邮件的定义 垃圾邮件的危害 反垃圾邮件的意义 ，短信，VoIP电话…… 垃圾邮件的特性
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反垃圾邮件的方法 黑白名单 关键字匹配 贝叶斯 SVM Etc.
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基于内容的过滤器的流程图
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英文垃圾邮件的贝叶斯过滤流程 收集两个数据库 在每一个数据库中，学习并定义出一些关键词，计算这些关键词的概率
垃圾邮件数据库 正常邮件数据库 在每一个数据库中，学习并定义出一些关键词，计算这些关键词的概率 新邮件到来时，计算出新到来的邮件中包含的关键词的联合概率 通过联合概率判断新到来的邮件是否是垃圾邮件
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中文邮件的预处理 中文分词的概念 分词算法 中文分词的词典 基于字符串匹配 基于理解 基于统计 基于整词二分 基于TRIE索引树
基于逐字二分
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实验数据来源 CCERT提供 训练用邮件数 测试用邮件数 http://www.ccert.edu.cn/spam/index.htm
5000 测试用邮件数 500
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评估指标 定义L为正常邮件，S为垃圾邮件。S→L表示将垃圾邮件判定为正常邮件，同理，L→S表示将正常邮件判定为垃圾邮件。
在文本分类问题中，有两个评估指标被经常使用。 Acc称为正确率。Err称为错误率。这里 表示将正常邮件判断为正常邮件的个数。 的含义可以类推。 和 分别表示待判定的正常邮件和垃圾邮件的总个数。
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评估指标（续1） 考虑到L→S和 S→L分别会有不同的代价，并设L→S的代价是S→L的代价的λ倍，我们定义两个新的评估指标，分别是WAcc（加权的正确率）和WErr（加权的错误率） 在没有过滤的情况下（无论是正常邮件还是垃圾邮件一律通过），我们得到基准WAcc和基准WErr分别为：
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评估指标（续2） 为了方便比较，定义比率R为 不难看出R越大，过滤的效果越好。R如果小于1，意味着过滤比不过滤效果还差
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参数说明 我们的算法中有两个重要的参数 用于训练的样本个数n 在过滤中计算最终概率的特征数目m
实验中，主要研究R和n以及R和m之间的相互关系。
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实验结果 图1 R-m关系图 图2 R-m关系图 图3 R-m关系图 图4 R-n关系图
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实验结果说明 在过滤中计算最终概率的特征数目m以及用于训练的样本个数n都存在某个最优值
当用于训练的样本个数逐渐超过这个最优值时，过滤效果会略微下降并趋于一致。
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最新研究进展 相关会议 MIT spam conference CEAS（电子邮件和反垃圾邮件会议）
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贝叶斯过滤发展方向 从单一关键词到关键词链 从线性到非线性 从单一用户到综合多用户 从客户端到服务器 利用电子邮件网络 Etc.
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系统和产品 微软公司：SmartProof IBM公司：SpamGuru Etc.
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结论 反垃圾邮件的挑战
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谢谢大家 Q & A
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