伴随着互联网的大爆发，电子邮件成为人们日常沟通交流的重要方式，正是因为电子邮件有着无与伦比的优势像收发容易、操作简单、费用低廉等,所以众多网络用户将电子邮件列为他们的首选联系方式。然而伴随着网络邮件的发展，我们的邮箱经常会收到不认识的人或地址发来的邮件。这种邮件以各种广告信息为主例如免费通话、打折商品、各种非法信息等。这些邮件可能与你的工作与生活毫不相干，或就是你十分厌恶的，但类似的这些邮件每天都“执着的”丰富着你的邮箱，打扰着你的生活，有时候它还会带来病毒使计算机中毒导致瘫痪。这种强行进入到用户电子邮箱里的邮件就是所谓的垃圾邮件（UBE，Unsolicited Bulk Email）或者又称为商业宣传邮件（Unsolicited Commercial Email,指以宣传商品为主要内容的邮件）。鉴于垃圾邮件给现代社会造成了极大的危害，研究如何更好的抑制垃圾邮件的滥发变得愈发紧迫，国际化的反垃圾邮件技术一直是人们讨论的热点话题。本论文在基于前人的理论与研究基础之上，系统的学习了电子邮件的理论与国际上的垃圾邮件过滤方法，主要分析的重点是朴素贝叶斯算法对垃圾邮件的分类研究。论文首先介绍了电子邮件的发展历程及电子邮件的工作原理，介绍了电子邮件中常用到的几种协议，比如MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions）、SMTP（Simple MailTransfer Protocol）。其次介绍了基于规则的垃圾邮件过滤，分别有发送者邮件地址分析、接收者邮件地址过滤、黑白名单过滤、邮件主题过滤等。这些相关的规则集组成了反垃圾邮件的第一道防线。最后重点介绍了基于内容的朴素贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤，根据朴素贝叶斯算法的不足做出了一些改进。对中文分词的几种获取方法进行了相关的介绍，主要有词典中文分词方法、N-gram方法和人工分词等，然后建立能表征邮件文本内容的特征向量，对已知分类的邮件语料进行系统学习，利用朴素贝叶斯理论对新收到的电子封邮件进行判别归类，最终将电子邮件呈现给用户为垃圾邮件还是正常邮件。最后在理论与相关的技术的结合下，本文给出了一个朴素贝叶斯对垃圾邮件分类的模拟，通过对邮件样本学习进行垃圾邮件过滤，垃圾邮件和正常邮件的比例参考了《中国反垃圾邮件状况调查报告》中垃圾邮件占用户邮件中的百分比，通过实验得到的数据反映了该方法对垃圾拦截的有效性。