随着互联网的发展,电子邮件在给用户带来很大的方便的同时,也产生了一个新的问题,即出现了大量的垃圾邮件,而这些垃圾邮件造成了极大的经济损失。如何过滤掉电子邮件中的垃圾邮件,已经成为电子邮件服务提供商和广大的电子邮件用户共同关心的问题,这就是所谓的“反垃圾邮件”问题。垃圾邮件过滤类似于文本分类,但又不能简单的等同于文本分类,把合法的邮件判断为垃圾邮件的危害性要远大于把垃圾邮件判断为合法邮件。本文主要使用贝叶斯算法来过滤垃圾邮件,实现了基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统spamfilter。本文首先介绍了电子邮件系统的工作原理、常用的邮件传输协议和邮件的内容格式。分析和实现了基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,该系统能够支持MIME格式的邮件正文,使用大量的已分类为垃圾邮件和合法邮件的样本集作为训练集,获得各类邮件的特征模式,再以该特征模式作为基础进行机器学习,实现对邮件的过滤,从而将邮件分为“垃圾”和“合法”两类。该系统能够作为procmail的一个插件使用,主要是在邮件系统的客户端来处理新收到的邮件。在本系统的开发中,本的主要工作有:(1)熟悉了电子邮件内容的格式——RFC822定义的格式和支持二进制数据的MIME格式。(2)熟悉了垃圾邮件的过滤技术的现状。(3)熟悉了应用贝叶斯算法过滤垃圾邮件的基本原理。(4)设计实现了系统的邮件采集模块,命令解析模块,邮件处理模块,分类模块的部分和训练模块的部分。最后通过实验,证明了该系统具有不错的过滤能力。