电子邮件垃圾安全过滤程序设计 第4页

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4 52 45 86.54% 7 13.46% 0 0
5 56 49 87.50% 7 12.50% 0 0
6 60 49 81.67% 11 18.33% 0 0
7 64 53 82.81% 11 17.19% 0 0
8 68 55 80.88% 13 19.12% 0 0
9 72 59 81.94% 13 18.06% 0 0
10 76 58 76.31% 18 23.69% 0 0
11 80 61 76.25% 19 23.75% 0 0
表1 性能测试表
结论：利用Rough集理论对垃圾邮件分析、过滤实践证明是可行的，效果较好，而且具有处理速度快，人——机交互简单的优点。
第五章 现有方案讨论及下一步的工作
5.1影响系统性能的因素
经过电子邮件理论分析以后得出的11个决策表的条件属性是比较完善的，除了知识获取算法本身的问题外，还有如下影响性能的因素：
（1）对邮件分类的定义不太明确，主要是没有明确定义广告邮件和一般邮件间的差异，如某网站成功注册的认证信件和朋友发送的电子贺卡，这些信件从内容看是一般信件，但往往这些信件的信头信息有诸多疑点，严重影响决策性能；
（2）很多SMTP邮件服务器添加的“Received：”信头不规范，它们不能完整的填写该信头的各项内容，带来原来并不存在的信头疑点；
（3）利用正当路由，发送广告或反动邮件，会导致决策错误。
因此，我们下一步的工作：一是将3节讨论的概念系统架构与Rough集理论进一步有机结合，寻求更优解决方法；二是研究邮件描述语言的替换（如XML），获得更有效的向量、决策表示。
 
 参考文献毕业论文http://www.751com.cn
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