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： ?
最近邮箱里总是收到一些莫名其妙的邮件，什么内容都有，腾讯的垃圾邮件过滤并没有生效，先看看腾讯定义的垃圾邮件是什么： 垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件，符合以下特征的邮件都属于垃圾邮件的范畴： 1...； 4、内容包含可被反垃圾装置或可被邮件过滤器定义、归类为垃圾邮件的关键字段的邮件； 5、带虚假、无效邮件头的邮件，带虚假、无效域名的邮件，经过技术处理的不显示任何邮件来源信息的邮件，带欺骗性地址信息的邮件...要避免这种垃圾邮件，腾讯的邮箱可以按照下面的方法设置（到目前位置接本没有新收到此类邮件了）： DMARC（Domain-based Message Authentication, Reporting &...，收件方要做出什么处理 p=none; 为收件方不作任何处理 p=quarantine; 为收件方将邮件标记为垃圾邮件 p=reject; 为收件方拒绝该邮件 详细设置说明：https://service.exmail.qq.com...subtype=1&&id=16&&no=1001520 本来以为这个问题已经解决了，结果今天发现还有垃圾邮件，于是就想直接把自己加到黑名单，但是这么做感觉有点奇怪。
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...邮件截图 3. 邮件分析 可以看到邮件的正文内容，是由一张图片和一个附件组成，其中我们要重点关注的就是doc附件有密码，且密码为1115 4.
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....文本处理 邮件内容和主题合并为一个特征 X_train = train['subject'] + ' ' + train['email'] y_train = train['spam'] X_test
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.
垃圾邮件真的是防不胜防，前面我写过提供过 Antispambot ShortCode，通过 ShortCode 的方式输入邮件地址实现隐藏邮件地址，不被机器收集，从而达到防止垃圾邮件的目的。...不过这个方法还是有点不方便，就是输入邮件的时候需要试用 ShortCode 方式。今天就介绍一种新方法，在撰写日志的时候直接输入邮件地址，也会自动被隐藏。...下面的代码通过正则提取内容中的邮件地址，然后使用 WordPress 的 antispambot 函数隐藏 email 地址，同样将代码复制到当前主题的 functions.php 文件中即可。
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....特征组合 对邮件的主题和内容进行组合 + 处理标签 train['all'] = train['subject']+train['email'] train['label'] = [{"spam": bool
📷 ex6.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 6 | Support Vector Machine...
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.
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。
---- 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。...csv文件后，我创建了两个数据帧：一个用于真实电子邮件，另一个用于垃圾邮件，我们将利用它们进行分析。...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。
对应邮件营销的新手来说，刚刚接触邮件营销肯定是一头雾水，不知道该怎么做，不知道该如何查看效果，今天一米软件就为大家整理了一份邮件营销新手指南，希望能对广大新手们能有所帮助。...一米软件提醒您具体数据的显示，会让营销员心理更清楚的知道多少邮件发挥了它的传播效果，而到达率本身也决定着邮件营销的范围是否更大面积的扩散，是很重要的指标之一。...2，点击率 点击率也就是邮件的打开率，它比到达率可以更为精准的表达出，当邮件到达目标客户邮件后有多少被看到的几率。...3，链接打开率 在营销邮件中，都会有超链接地址的加入，一方面是为了让产品的名字得到更大程度的扩散，另一方面也是为了增加转化的效果。...通常链接的打开就是邮件初步转化率的表现，打开链接表示对方对产品是有一定了解兴趣的，营销员可以根据这个准确的找到目标客户，进行针对性的客户转化。
最后进入左侧菜单并选择设置=>机器学习反垃圾邮件。您只需添加您的Datumbox API密钥，然后选择您要过滤的评论类型（垃圾邮件，成人或负面评论）。...构建机器学习反垃圾邮件插件 首先，我们创建一个名为“机器学习反垃圾邮件”的文件夹。这个文件夹将包含我们的插件的所有文件。...该功能检查选项并调用DatumboxAPI服务，以验证评论是垃圾邮件，成人邮件还是负面邮件。...如果评论被Datumbox服务分类为垃圾邮件或成人评论被标记为“垃圾邮件”，而如果它被证明是负面的，则被标记为“等待”。这里是文件的代码： <?...第二个函数检查插件是否被配置为阻止垃圾邮件，成人和负面评论，如果这些启用它调用的API。如果API将评论标记为不合适，我们将评论的状态更新为垃圾邮件或未决。 就这样！
image.png 打开基于TfidfVectorizer的垃圾邮件分类文件夹，在按住Shift键的情况下，点击鼠标右键，出现如下图所示。...image.png spam中文叫做垃圾邮件 代码文件重命名为spamMailTest，重命名按钮位置如下图所示： ?...篇幅有限，本文作者只演示其中一篇邮件的内容。 通过查看多篇邮件的内容，发现邮件头和邮件内容以一个空行分隔。 在代码中找到第一个\n\n分隔成2段，第1段为邮件头，第2段为邮件内容。 ?...每1行按照空格分隔成2段，第1段是邮件是否为垃圾邮件，标签值为spam则是垃圾邮件，标签值为ham则是正常邮件； 第2段是此邮件对应的路径，代码中通过字符串切片和拼接稍作修改成为能够读取文件的路径。...3.3 邮件内容 3.3.1 加载邮件内容 本文作者在此项目开发中，采用快速迭代开发策略。 第1个迭代版本丢弃邮件头只使用邮件内容作为特征，就取得98%左右的准确率。
根据卡巴斯基最新的垃圾邮件和网络钓鱼报告，到2021年，将近一半的发往收件箱的电子邮件被归类为垃圾邮件，其中俄罗斯才是罪魁祸首。...在这份报告中，俄罗斯AV公司透露，它检测到的垃圾邮件率平均为 46%，在 6 月份达到 48% 的峰值。其中大部分来自俄罗斯（25%），其次是德国（14%）、美国（10%）和中国（9%）。...该供应商表示，它在2021年阻止了超过1.48亿个恶意电子邮件附件，其中最常见的类型是来自Agensla家族的凭据窃取木马，占总数的9%。...为了获得这种承诺的支持，他们需要做的就是通过在诈骗网站上登录他们的帐户来‘确认’他们的电子邮件地址，”卡巴斯基解释说。...“另一种钓鱼邮件会使用带有名为Covid的附件，点击附件会进入一个钓鱼网站，然后会要求输入其 Microsoft 帐户的用户名和密码。”
在本文中，我们将为您展示如何构建一个利用机器学习来阻止垃圾邮件、成人邮件，甚至是负面评论的WordPress插件。...最后进入左侧菜单并选择设置=>机器学习反垃圾邮件。您只需添加您的Datumbox API密钥，然后选择您要过滤的评论类型（垃圾邮件，成人或负面的）。...构建机器学习反垃圾邮件插件 第一步，创建一个名为“机器学习反垃圾邮件”的文件夹。这个文件夹将包含我们的插件的所有文件。...该函数检查选项并调用DatumboxAPI服务，以验证评论是否为垃圾邮件、成人邮件还是负面邮件。...第二个函数用来检查插件是否被配置为阻止垃圾邮件、成人和负面评论的状态，如果启用这项功能则调用API。如果API将评论标记为不合适内容，我们将评论的状态更新为垃圾邮件或待定。
PaddlePaddle垃圾邮件处理实战（二） 前文回顾 在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类，auc为73.3%，本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类，将深度学习方法运用到文本分类中...总结 本篇文章讲了如何用paddlepaddle来进行垃圾邮件分类，采取一个简单的浅层神经网络来训练模型，迭代5次的准确率即为84.76%。...本文首发于景略集智，并由景略集智制作成“PaddlePaddle调戏邮件诈骗犯”系列视频。如果有不懂的，欢迎在评论区中提问~
PaddlePaddle垃圾邮件处理实战（一） 背景介绍 在我们日常生活中，经常会受到各种垃圾邮件，譬如来自商家的广告、打折促销信息、中国澳门博彩邮件、理财推广信息等...，一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件，或者对邮件进行归类，但是总会有一些漏网之鱼。 ...不过，自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什么难事。传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯、支持向量机等算法对垃圾邮件进行过滤，今天我们主要讲如何用PaddlePaddle手写一个垃圾邮件分类器。...当然，在讲PaddlePaddle做垃圾邮件处理之前，先回顾一下传统的机器学习算法是如何对垃圾邮件进行分类的。 了解数据集 首先先了解一下今天的数据集：trec06c。...spam.txt: 负样本，垃圾邮件。共41627条数据。
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