总体思路与步骤： 1、从电子邮箱中收集垃圾和非垃圾邮件训练集。 2、读取全部训练集，删除其中的干扰字符，例如【】*。、，等等，然后分词，删除长度为1的单个字。 4、根据每个经过第2步预处理后垃圾邮件和非垃圾邮件内容生成特征向量，统计第3步中得到的N个词语分别在本邮件中的出现频率。 5、根据第4步中得到特征向量和已知邮件分类创建并训练朴素贝叶斯模型。
但是不管是企业内部工作邮箱，还是个人邮箱，总是收到各种各样的垃圾邮件，包括商家的广告、打折促销信息、澳门博彩邮件、理财推广信息等等，不管如何进行垃圾邮件分类，总有漏网之鱼。 最重要的是，不同用户对于垃圾邮件的定义并不一致。而且大部分用户网络安全意识比较一般，万一误点垃圾邮件上钩，或者因为垃圾邮件淹没了工作中的关键信件，则会给个人或者企业造成损失。 垃圾邮件识别一直以来都是痛点难点，虽然方法无非是基于贝叶斯学习或者是概率统计还是深度学习的方法，但是由于业务场景的多样化，垃圾邮件花样实在太多了，所以传统垃圾邮件拦截器总是有点跟不上。 因此打算针对同一数据集，逐步尝试各种方法，来进行垃圾邮件的识别分类——希望假以时日，这种定制化的垃圾邮件识别工具能大幅提升用户的邮箱使用体验。 因此我们依次对上述要素进行分析： 垃圾邮件内容分类（通过提取垃圾邮件内容进行判断） 中文垃圾邮件分类 英文垃圾邮件分类 垃圾邮件标题分类 垃圾邮件发送方分类 最终，我们可以根据这三个维度进行综合评判，从而实现垃圾邮件的准确分类
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此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是机器学习存储库中的经典Spambase数据集。
如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。 布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。 它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 一、布隆过滤器简介 当你往简单数组或列表中插入新数据时，将不会根据插入项的值来确定该插入项的索引值。 二、布隆过滤器应用 在实际工作中，布隆过滤器常见的应用场景如下： 网页爬虫对 URL 去重，避免爬取相同的 URL 地址； 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱； Google Chrome 使用布隆过滤器识别恶意 URL； Medium 使用布隆过滤器避免推荐给用户已经读过的文章； Google BigTable，Apache HBbase 和 Apache Cassandra 使用布隆过滤器减少对不存在的行和列的查找
譬如： 网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址； 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）； 缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及
邮件营销经常会碰到的一个问题就是：发出去的邮件被系统当做垃圾邮件，直接进了垃圾箱，下面一米软件就来教教大家如何避免成为垃圾邮件。 1、标题正文要避开敏感词 不同行业的敏感词是不一样的，因为敏感词具体是哪些词也是不确定的，但是类似于“广告”、“特惠”、“无成本”、“代理”等词，这些就是一些典型的垃圾邮件的词汇，一定要慎用的。 2、邮件不要太大 对于邮件的大小是要适当的，若是要在邮件里面插入附件、图片这些占据空间的，是很容易被过滤为垃圾邮件的，甚至邮件都不能发送出去在，所以在编辑的时候，尽量避开大附件。 选一些主流的服务商进行邮件发送成功率、内容显示、点击、单开等测试，然后在对邮件的不足之处做优化，从而减被系统判定为垃圾邮件的几率。 4、要注意切换IP地址 有涉及邮件营销的人都知道，在短时间内群发邮件使用同一个IP地址发送过多的邮件，IP地址会被判定为垃圾邮件IP，在，被拉入黑名单的几率是很大的。
问题背景：这个文章的代码是为下一篇关于贝叶斯分类的文章做准备的，用来生成一些模拟的垃圾邮件。一般而言，垃圾邮件都是带有特定目的的，所以邮件中必然会包含一些特定的词，例如发票、请加微信或者其他词语。 也可以在这个框架的基础上进行改写和扩充，生成更真实的垃圾邮件。关于邮件群发请参考以前发过的文章使用Python实现电子邮件群发功能 参考代码： ? 生成的模拟邮件文件如下： ?
提交测试结果 练习地址：https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相关博文： [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（ spacy） [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（RNN/GRU/LSTM） 本文使用 huggingface 上的预训练模型，在预训练模型的基础上 ，使用垃圾邮件数据集，进行训练 finetune，在kaggle提交测试结果 本文代码参考了《自然语言处理动手学Bert文本分类》 1.
测试 练习地址：https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相关博文 [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（spacy ） [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（BERT） 1. print(np.sum(np.array(test.isnull()==True), axis=0)) 填充完成，显示 sum = 0 [0 0 0 0] [0 0 0] y 标签 只有 0 不是垃圾邮件 ， 1 是垃圾邮件 print(train['spam'].unique()) [0 1] 2.
本篇文章来自同事对一次垃圾邮件的分析： 上周一（12月4号），朋友给我转发了一封垃圾邮件，邮件里面附带一个word文档，我们俩都是搞信安，自然察觉一丝危险的气味，之前也没有分析过word附件，因而有了今天的分析
Gmail垃圾邮件过滤器文件。 A filter file for Gmail to auto-delete spams. 工作后，一直使用Gmail邮件托管工作邮箱，收到的反馈很多，其中垃圾邮件，SEO，推销等邮件亦很多。还好Gmail提供了强大了过滤功能。 以下是自己整理的一些垃圾邮件过滤文件，现在分享以下，以后会不断更新。 I have received so many emails.
预测 练习地址：https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相关博文： [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（RNN/ GRU/LSTM） [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类（BERT） 1.
---- 磐创AI分享 作者 | Md Sohel Mahmood 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 垃圾邮件检测是机器学习算法在过滤垃圾邮件方面的一个重要应用 通常垃圾邮件都有一些典型的词语。 在本文中，我们将使用nltk软件包详细介绍垃圾邮件和非垃圾邮件的文本处理。特别是我们将看到NLP的词干分析和词形还原过程。 频率分布 我们可能有兴趣看看垃圾邮件中最常用的单词。 如果一封真正的垃圾邮件被错误地识别为真正的电子邮件，那就是误报。另一方面，如果一封真正的电子邮件被识别为垃圾邮件，那就是假阴性。 虽然模型的准确度为0.79，但可能存在误导，垃圾邮件的召回率较高，而准确度较低。这表明该模型偏向于垃圾邮件。它能够正确识别大多数垃圾邮件，但也错误地将一些正常邮件识别为垃圾邮件。
Tensorflow的使用 在本垃圾邮件分类器的第1部分中，我展示了如何使用nltk包对文本进行词干分析和分类，然后将其输入分类器模型，以训练并最终评估模型性能。 labels[0:training_size] testing_labels_str = labels[training_size:] 对标签进行编码 由于数据集的标签为字符串，因此将通过编码为0和1（0表示垃圾邮件 该模型错误地将一些正常电子邮件识别为垃圾邮件。 我们可以识别任何示例文本，以检查它是垃圾邮件还是正常文本。由于tokenizer已经定义，我们不再需要再次定义它。 选择一些朗朗上口的词，如“WINNER”, “free”, ”prize”，最终会使此文本被检测为垃圾邮件。 sample_text = ["Winner!!! pad_sequences(sample_text_tokenized, maxlen=max_length, padding=padding_type, truncating=trunc_type) # 0是垃圾邮件
业务背景 电子邮件的应用变的十分广泛，它给人们的生活带来了极大的方便，然而，作为其发展的副产品——垃圾邮件，却给广大用户、网络管理员和ISP(Internet服务提供者)带来了大量的麻烦。 垃圾邮件问题日益严重，受到研究人员的广泛关注。垃圾邮件通常是指未经用户许可，但却被强行塞入用户邮箱的电子邮件。对于采用群发等技术的垃圾邮件，必须借助一定的技术手段进行反垃圾邮件工作。 目前，反垃圾邮件技术主要包括：垃圾邮件过滤技术、邮件服务器的安全管理以及对简单邮件通信协议(SMTP)的改进研究等。 首先设置工作目录，并且读取分类后的文本文件 可以看到垃圾邮件和非垃圾邮件的频数直方图 ? ? 然后对得到的原始语料进行分词处理 得到词频矩阵文件 ? 得到各个词频的分类直方图 ? ,在垃圾邮件的过滤方面,可以有效地提高正确率和准确率。
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