随着互联网的快速发展,电子邮件因使用方便,通信快捷,已成为我们生活中的一部分。但是,现在很多的组织或者个人利用电子邮件的便捷,发布大量垃圾信息,这就是垃圾邮件。如今垃圾邮件问题越来越严重,它不仅传播了大量不良信息,还浪费了我们大量时间。垃圾邮件分类技术中用的比较多的分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes)、神经网络、K-近邻法、支持向量机(SVM)等。由于邮件分类算法都是建立特征项提取基础上的,因此特征项提取直接影响着邮件的分类效果。随着学者的研究发现,对电子邮件内容特征进行提取的有效算法有:文档频率、信息增益、互信息、期望交叉熵、文本证据权、CHI统计以及TFIDF等。TFIDF因其便于理解、操作简单、时间复杂度低等优点被广泛的运用,该算法也存在不足之处:该方法只考虑了特征词文档的绝对数量和特征词在某类邮件中的词频,没有考虑到特征词在类中的分布情况和特征词在其他类邮件中的词频,高估了低频词的作用并低估了高频词的作用。本文将重点探讨并对比现有垃圾邮件过滤技术,分别从邮件预处理、中文分词、特征提取和分类器等角度展开。在比较多种特征提取算法后,论文选择对传统的TFIDF算法进行一定的修改和优化,通过降低特例邮件中频繁出现的特征词的影响,引入了频率差,分别对类中频繁出现和出现频率小的词条的权值进行增加和减少。最终实验结果表明,改进后的方法可以选择出更适合的特征集合,从而使邮件分类的效果更好,达到更有效的垃圾邮件过滤效果。