基于用戶關系行為的垃圾郵件判別機制的研究與實現.pdf

1、作為互聯(lián)網最基礎的應用之一，電子郵件的廣泛使用使其占據互聯(lián)網數據總量的三分之一左右。隨著應用的增多，垃圾郵件數量的增長也非常迅速，網民每周收到的垃圾郵件占總郵件量的三分之二還多。近幾年來，為應對垃圾郵件愈禁愈多的情況，眾多研究人員提出了多種有效判別垃圾郵件的解決方案，但隨著實際情況的變化，垃圾郵件發(fā)送形式和方法不斷演進，各類技術總是無法長期發(fā)揮作用。
　　本文總結了現有垃圾郵件判別技術，重點分析了郵件用戶關系行為，在現有基于行為解

2、析的垃圾郵件判別技術的基礎上，歸納出郵件用戶關系行為網絡社區(qū)概念。根據郵件用戶之間的關系，建立郵件用戶關系行為網絡，利用復雜網絡社區(qū)劃分算法劃分用戶關系社區(qū)，然后把這些用戶關系社區(qū)應用于實際的垃圾郵件判別。
　　本文在研究現有行為識別技術的過程中，把郵件通信行為網絡看成是人際關系網絡范疇，該判別機制的關鍵在于用戶關系網絡的社區(qū)劃分。為此，引入快速Newman算法（簡稱FN算法）、CPM(Clique Percolation Met

3、hod)算法和基于節(jié)點聯(lián)系算法，建立對比社區(qū)劃分機制，以獲得最優(yōu)劃分。將建立的用戶關系社區(qū)劃分機制的具體模型應用到反垃圾郵件領域中，提高了垃圾郵件的識別精度和處理速度。
　　為了提升判別機制的準確度，對通過用戶關系行為社區(qū)識別出的可疑郵件采取進一步的判別，引入了分類回歸樹算法（CART），根據前期郵件頭數據處理獲得郵件行為特征數據，對照正常郵件行為進行多重判別。
　　經過系統(tǒng)實現驗證，結合測試數據的反饋結果證明，基于用戶關系