java通过贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤详解

本文是“java开发邮箱系统”系列文章之一，通过阅读本系列的文章，你可以通过Java实现一个邮件服务器。

 

    贝叶斯算法是常用的垃圾邮件过滤算法，理论依据主要是概率统计中的一些基本理论。因为这些都可以很方便的在网上查到，所以本文只讲实践，不讲数学知识。步骤如下：

1. 准备400封正常邮件、400封垃圾邮件。（垃圾邮件的收集可以通过架设一台开放的邮件服务器来实现，比较麻烦的是正常邮件的收集。实在没办法可以使用一些新闻稿代替。）

2. 收集到邮件之后，我们就要将这些邮件分词（利用java中文分词下一篇文章会介绍），然后计算每个词的出现的次数，写入数据库记录起来。因为邮件有垃圾邮件和非垃圾邮件两种，所以数据表中我们需要添加一个字段来区分这两种类型。另一个字段记录该词的md5值，一个记录该词出现的次数（该词每出现一次，就加1）。

3. 通过第二步的办法，将400垃圾邮件和400封非垃圾邮件都跑一遍。就完成了最基本的贝叶斯过滤算法的训练阶段。

 

我们假设：

A=（该词的出现次数/所有垃圾词的总次数）；

B=（该词的出现次数/所有非垃圾词的总次数）；

接下来，当我们收到一封新邮件后：

1. 第一步仍是对其分词，然后拿着这些词去数据库看是否存在。

2. 当邮件中出现该词时，该邮件是垃圾邮件的概率= A / （A + B ）

3. 依次按照第二步的方法计算每个词的概率，并把结果命名为P1，P2，P3…………等等

4. 该邮件是垃圾邮件的概率=（P1*P2*……PN）/[P1*P2*……PN+（1-P1）*（1-P2）*……（1-PN）]

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