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为了达到自动化和适应特定的环境,利用垃圾邮件的关键词出现的频率统计规律自动生成过滤器,如贝叶斯单词分布过滤器。另外合作式过滤技术也逐渐受到重视。该技术主要通过对邮件进行签名来防止垃圾邮件。通过分布在各地的防垃圾邮件代理,对垃圾邮件进行实时的判断和签名,利用各个防垃圾邮件网关的协同工作减少垃圾邮件的危害。而自然语言中词的多义性和同义性所带来的关键词检索方法的固有缺陷,使这类方法的正确过滤能力大为减弱。内容过滤往往会带来误否认的情况,加密的信件无法通过内容过滤进行识别。
国内学者从人工智能角度提出一些基于机器学习、潜在语义索引、贝叶斯网和语义分析的垃圾邮件智能过滤方法。由于互联网上大量的邮件需要过滤,不能采用复杂度较高的算法,限制了一些算法的使用。
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