基于贝叶斯的JavaMail垃圾邮件过滤方案：自适应与自学习应用

本文主要探讨了基于贝叶斯算法的JavaMail垃圾邮件过滤系统的实现与测试结果分析。作者刘岚和贾跃伟在武汉理工大学信息工程学院提出了一个针对中小型企业邮件系统设计的解决方案，该方案利用JavaMail作为基础平台，结合贝叶斯算法，采用词熵特征提取方法，实现了自适应的垃圾邮件过滤功能。 在测试部分，结果显示，该系统的JavaMail实现程序成功地实现了关键词过滤，并具备自学习特性，能够自动添加干扰词，达到了理论上的期望效果。经过近五周的服务器运行测试，加入贝叶斯过滤模块后，系统的效率没有明显下降，垃圾邮件的接收数量明显减少，证明了系统的有效性和实用性。然而，文中也指出存在局限性，如词词识别技术不足、样本数据有限，以及存储方式（XML文件）相较于大型服务器性能较低等问题。 此外，文章还对比了两种常见的反垃圾邮件过滤技术：基于黑白名单的过滤方法虽然简单易用，但存在处理未知邮件困难、维护成本高且可能误判等问题；基于加密信息的过滤技术虽然能验证邮件发送者的身份，但增加了邮件传输负担，且缺乏大规模的认证标准。 结论部分强调，该贝叶斯算法驱动的JavaMail邮件系统在兼顾安全性和办公效率方面取得了初步成效，但仍有改进的空间，比如提升关键词学习的准确性、优化存储方式等。参考文献部分列出了相关的技术书籍，提供了研究背景和技术支撑。 这篇论文不仅介绍了贝叶斯算法在JavaMail中的应用，还详细讨论了实际应用中的挑战和改进方向，为中小企业邮件系统的安全防护提供了有价值的参考。