在朴素贝叶斯算法的基础上,采用多变量贝努里事件模型对该算法进行改进,并基于改进的算法建立了一个垃圾邮件过滤系统。分别在Spam Assassin、CCERT2005-Jul语料集上用cost-sensitive评价法对该系统进行评价,考虑到特征数量选取对结果的影响,先实验选取最佳性能时的特征数量。可以看到,该过滤系统可以达到很好的过滤效果。

单一的垃圾邮件过滤技术已经不能有效阻止不断出现的新型垃圾邮件,基于多Agent技术结合现有垃圾邮件过滤技术建立一个多技术整合分层过滤的垃圾邮件过滤系统。该系统在服务器端主要对一些具有反动、色情和病毒特征的邮件进行强制过滤,在客户端可以根据用户的兴趣选择进行个性化过滤。