神经网络算法在垃圾邮件分类中的应用研究

神经网络算法在垃圾邮件分类中的应用研究

随着信息技术的快速发展，电子邮件已成为人们日常工作和生活中必不可少的

通讯方式，然而，随之而来的就是垃圾邮件的泛滥。垃圾邮件既占据着网络资源，

也浪费了用户的时间，给用户带来很大的不便。为了解决这一问题，人们开发出了

各种垃圾邮件过滤算法，在这一方面，神经网络算法是一种非常有效的方法。

一、垃圾邮件分类与过滤的基本概念

垃圾邮件（Spam）又称广告邮件，为发送方利用网络发送一定数量的相同或

相似的电子邮件消息，但这些邮件并不符合邮件接收者的意愿，甚至给邮件接收者

带去了恶意软件等垃圾内容。垃圾邮件主要出现在商业广告、传销、赌博、色情、

欺诈或恶意软件等方面。垃圾邮件流量越来越大，给正常邮件的传输和接收造成了

不小的困扰，因此，垃圾邮件过滤技术因此而诞生。

垃圾邮件过滤技术主要包括三个部分：特征提取、分类模型和评价方法。其中，

特征提取是垃圾邮件过滤的关键，分类模型是垃圾邮件过滤算法的核心，评价方法

则是对垃圾邮件过滤算法的效果进行评价的方法。

3.输入数据：将分类器中的训练数据输入到神经网络中。

4.计算输出：通过前向传播计算神经网络的输出结果。

5.计算误差：将神经网络的输出结果与实际标准输出进行比对，计算误差值。

6.反向传播：通过神经网络中误差传播，更新网络中连接上的权重。

7.重复上述步骤，直到误差达到设定的阈值或训练次数达到上限。

神经网络算法在垃圾邮件分类中的应用流程如下：

1.将邮件内容经过特征提取工具进行特征提取，提取出电子邮件中的关键信息，

比如邮件的主题、发件人、正文内容等。

2.将特征提取得到的数据输入到神经网络中，训练出垃圾邮件过滤器。

3.通过垃圾邮件过滤器对新邮件进行分类，将被分类为垃圾邮件的邮件标记为

垃圾邮件，将非垃圾邮件过滤掉。

四、总结

神经网络算法是一种具备学习能力、抗噪声能力、分类精准度高等特点的垃圾

邮件分类方法，可以有效地过滤掉垃圾邮件，节省网络资源和用户时间。未来，随