基于云計算技術(shù)的郵件過慮機(jī)制研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、Internet問世以來,作為其主流應(yīng)用的電子郵件也得到了飛速的發(fā)展。但隨之而來的垃圾郵件,不僅嚴(yán)重占用網(wǎng)絡(luò)資源,威脅網(wǎng)絡(luò)安全,更對人們的日常生活造成了嚴(yán)重困擾。當(dāng)前反垃圾技術(shù)由于種種缺陷,無法完全令人滿意。并且垃圾郵件制造者也在不停地研究相應(yīng)的對策,制造更頑固的垃圾郵件,因此有必要對現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改善。
　　 傳統(tǒng)的郵件過濾系統(tǒng)如樸素貝葉斯郵件過濾系統(tǒng)具有較強(qiáng)的分類能力,但前期的郵件集訓(xùn)練與學(xué)習(xí)耗用大量系統(tǒng)資源和網(wǎng)絡(luò)資源,影響系

2、統(tǒng)效率;在后期的郵件分類決策階段,基于概率閾值的貝葉斯郵件過濾模型由于很少考慮所設(shè)定閾值的適用性和實(shí)用性,損失了一定的召回率或精確率。
　　 云計算是一個新興研究熱點(diǎn),主要用于海量數(shù)據(jù)集的并行處理。相對于傳統(tǒng)計算技術(shù)來講,云計算可以在很大程度上提高執(zhí)行效率。本文提出一種基于云計算技術(shù)的郵件過濾機(jī)制。具體來說,論文主要貢獻(xiàn)包含三方面工作:
　　 一、針對郵件訓(xùn)練的效率問題,利用云計算MapReduce等相關(guān)技術(shù),系統(tǒng)的并行

3、能力得到提升,在處理海量郵件時具有明顯的效率優(yōu)勢;
　　 二、針對貝葉斯算法的計算復(fù)雜度較高的問題,改進(jìn)郵件過濾貝葉斯算法,降低算法的復(fù)雜度,提高了系統(tǒng)在訓(xùn)練學(xué)習(xí)和分類決策時的執(zhí)行效率;
　　 三、針對郵件分類決策階段設(shè)定概率閾值的問題,提出了兩種改進(jìn)的郵件過濾決策方法,通過理論計算和實(shí)驗(yàn)證實(shí),提高了郵件過濾的精確度。
　　 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,本文提出的基于云計算的郵件過濾機(jī)制在垃圾郵件召回率、判定正確率、系統(tǒng)執(zhí)行效