1.基于改进特征评估函数的贝叶斯垃圾邮件过滤方法，其特征在于，步骤如下：

1)对训练邮件集进行预处理：将邮件分为邮件头部和正文部分两个子文本集S1,S2，在其中分别进行分词，组成两个特征项集合T1，T2；

2)分别在两个特征集T1，T2中使用停用词表删除介词、代词、副词、助词，连接词以及词频低于给定的阈值p的词语，处理后的特征项集合记为T1’，T2’；

3)分别在特征项集合T1’，T2’中运用改进的特征评估函数计算出互信息值MI(tk)’：

3a)设特征向量集合T＝{tk,k＝1,2,…,n}，在网络文件文本库中获得训练集类别集合C＝{cj,i＝1,2,…,r}；

3b)利用公式(1)计算得出修正系数λ：

其中， 表示特征项tk在cj里的词频数；

3c)利用公式(2)计算得出MI(tk)：

其中，P(tk|cj)为类cj内含有tk的文本概率，P(tk)为含有tk的文本在训练集类别集合里出现的概率，P(cj)为训练集类别集合里属于类别cj的文本出现概率；

3d)利用公式(3)得出tk基于训练集的互信息值MI(tk)’：其中，βi(i＝2)代表邮件头部和正文部分两个子集位置的不同权重，β1代表邮件头部的权重，β2代表正文部分的权重，且应满足β1>β2,β1+β2＝1；

4)在训练集内，计算出特征项tk相应的互信息值MI(tk)，并对其按从大到小的顺序进行排序，选择前n个值对应的特征项用于训练集的表示,得出特征属性和训练样本；

5)运用贝叶斯分类器对测试样本进行垃圾邮件过滤，贝叶斯公式如下：其中Wi代表类别，其中W1代表垃圾邮件，W2代表正常邮件，Xj为待分类的文本，计算垃圾邮件和正常邮件在(4)中所得的训练样本中的出现频率P(Wi)及每个特征项划分对每个类别的条件概率估计P(Xj|Wi)，得出P(Wi|Xj)即在特征项Xj出现的情况下邮件是垃圾邮件或者正常邮件的概率，生成贝叶斯分类器，再对测试样本即可使用生成的分类器计算垃圾邮件P(W1|Xj)和正常邮件P(W2|Xj)的概率，若有P(W1|Xj)