实现垃圾邮件分类的文献综述

以下是一些实现垃圾邮件分类的文献综述：

1. "A survey of techniques for email spam filtering"（2009年）：这篇论文综述了用于垃圾邮件过滤的各种技术，包括规则过滤、贝叶斯过滤、支持向量机和神经网络等。

2. "An analysis of email filtering techniques: Bayesian, neural networks, and machine learning"（2011年）：这篇论文比较了贝叶斯、神经网络和机器学习等技术在垃圾邮件分类中的效果，并提出了一种基于贝叶斯和神经网络的集成方法。

3. "Spam filtering using support vector machines with word sense disambiguation"（2012年）：这篇论文提出了一种基于支持向量机和单词意义消歧的垃圾邮件分类方法。

4. "Spam filtering using machine learning techniques"（2013年）：这篇论文比较了决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等机器学习技术在垃圾邮件分类中的效果，并提出了一种基于朴素贝叶斯和支持向量机的集成方法。

5. "A survey of spam filtering techniques using machine learning"（2014年）：这篇论文综述了使用机器学习技术进行垃圾邮件分类的各种方法，包括基于特征选择的方法、集成方法和半监督学习等。

6. "Spam filtering using deep learning"（2016年）：这篇论文提出了一种基于深度学习的垃圾邮件分类方法，使用卷积神经网络和循环神经网络来提取特征并进行分类。

7. "Spam filtering using machine learning: Comparing the effectiveness of various algorithms"（2017年）：这篇论文比较了决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林等机器学习算法在垃圾邮件分类中的效果，并提出了一种基于随机森林的方法。

综上所述，垃圾邮件分类是一个广泛的研究领域，有许多不同的技术可供选择。机器学习和深度学习技术在垃圾邮件分类中的应用越来越广泛，并且现有的技术不断发展和改进，以提高分类的准确性和效率。