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文檔簡介
1、目前，全球范圍內(nèi)的垃圾郵件問題日益嚴重，不僅嚴重占用網(wǎng)絡(luò)資源，威脅網(wǎng)絡(luò)安全，更對人們的日常生活造成了嚴重困擾，給傳統(tǒng)反垃圾郵件過濾技術(shù)帶來了巨大挑戰(zhàn)。云計算的出現(xiàn)和發(fā)展，打破固有模式，提出了新型的分布式并行編程模型和服務(wù)應(yīng)用模式，為反垃圾郵件過濾課題提供了新的思路。
本文選取貝葉斯郵件過濾算法作為研究對象，在深入研究了云計算在海量數(shù)據(jù)處理方面的核心技術(shù)之后，針對傳統(tǒng)分布式貝葉斯算法實現(xiàn)中存在效率低、前期訓練消耗資源大等缺點，對
2、貝葉斯郵件過濾算法進行了改進，設(shè)計和實現(xiàn)了一種基于Hadoop開源云架構(gòu)的貝葉斯郵件過濾MapReduce模型，還引入反饋學習機制，以適應(yīng)垃圾郵件的不斷更新與變化，提高垃圾郵件過濾的效率。實驗結(jié)果表明，貝葉斯郵件過濾的MapReduce模型，在保持召回率、查準率和判對率等指標良好表現(xiàn)的同時，提高了過濾的執(zhí)行效率。
在對比不同角色的郵件過濾類型之后，本文采用位于MDA端的郵件過濾方式，并結(jié)合貝葉斯垃圾郵件安全性過濾MapRedu
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