为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻(KNN:K-Nearest Neighbors)算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法——基于邮件合法属性和非法属性的分类算法(SEASF:Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute)。SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意。
