【摘 要】
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为了改进已有邮件过滤算法的不足之处，提出一种新的邮件过滤算法。以往的大部分过滤算法采用的都是邮件属性精确匹配算法，并未使用模糊匹配思想，因此邮件的漏检率较高，并且发现未
【机 构】
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南京航空航天大学信息中心,南京航空航天大学计算机科学与技术学院,中国人民银行长沙中心支行
【基金项目】
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室开放基金资助项目（SKLSDE-2013KF-02）
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为了改进已有邮件过滤算法的不足之处，提出一种新的邮件过滤算法。以往的大部分过滤算法采用的都是邮件属性精确匹配算法，并未使用模糊匹配思想，因此邮件的漏检率较高，并且发现未知邮件的效率较低。针对以往邮件过滤算法中漏检率比较高的不足之处，文中提出的邮件过滤算法的改进思路是：首先使用传统的黑白名单过滤技术对已知的邮件进行分类，那些是正常邮件，那些是垃圾邮件。在此基础之上使用相似性算法来计算未知邮件与已知邮件的相似度，从而达到对未知邮件分类目的，最后使用MMTD算法对的邮件相似度的好坏做出衡量，并且以此为邮件过滤提
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