神經網絡算法在垃圾郵件分類中的應用研究

神經網絡算法在垃圾郵件分類中的應用研究

隨著信息技術的快速發展，電子郵件已成為人們日常工作和生活中必不可少的

通訊方式，然而，隨之而來的就是垃圾郵件的泛濫。垃圾郵件既占據著網絡資源，

也浪費了用戶的時間，給用戶帶來很大的不便。為了解決這一問題，人們開發出了

各種垃圾郵件過濾算法，在這一方面，神經網絡算法是一種非常有效的方法。

一、垃圾郵件分類與過濾的基本概念

垃圾郵件（Spam）又稱廣告郵件，為發送方利用網絡發送一定數量的相同或

相似的電子郵件消息，但這些郵件并不符合郵件接收者的意愿，甚至給郵件接收者

帶去了惡意軟件等垃圾內容。垃圾郵件主要出現在商業廣告、傳銷、賭博、色情、

欺詐或惡意軟件等方面。垃圾郵件流量越來越大，給正常郵件的傳輸和接收造成了

不小的困擾，因此，垃圾郵件過濾技術因此而誕生。

垃圾郵件過濾技術主要包括三個部分：特征提取、分類模型和評價方法。其中，

特征提取是垃圾郵件過濾的關鍵，分類模型是垃圾郵件過濾算法的核心，評價方法

則是對垃圾郵件過濾算法的效果進行評價的方法。

3.輸入數據：將分類器中的訓練數據輸入到神經網絡中。

4.計算輸出：通過前向傳播計算神經網絡的輸出結果。

5.計算誤差：將神經網絡的輸出結果與實際標準輸出進行比對，計算誤差值。

6.反向傳播：通過神經網絡中誤差傳播，更新網絡中連接上的權重。

7.重復上述步驟，直到誤差達到設定的閾值或訓練次數達到上限。

神經網絡算法在垃圾郵件分類中的應用流程如下：

1.將郵件內容經過特征提取工具進行特征提取，提取出電子郵件中的關鍵信息，

比如郵件的主題、發件人、正文內容等。

2.將特征提取得到的數據輸入到神經網絡中，訓練出垃圾郵件過濾器。

3.通過垃圾郵件過濾器對新郵件進行分類，將被分類為垃圾郵件的郵件標記為

垃圾郵件，將非垃圾郵件過濾掉。

四、總結

神經網絡算法是一種具備學習能力、抗噪聲能力、分類精準度高等特點的垃圾

郵件分類方法，可以有效地過濾掉垃圾郵件，節省網絡資源和用戶時間。未來，隨