（3）支持向量机SVM

　　支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是在20世纪90年代发展起来的一种统计学习方法。SVM是建立在统计学习理论和结构风险最小化原理基础上的。它通过构造最优线性分类面来指导分类。SVM提供一个与问题维数无关的刻画函数复杂性的方法，它引入高维特征空间，将输入空间的非线性决策边界转化为高维特征空间的线性决策边界，利用线性函数的对偶核，解决了数值优化的二次规划求解问题，再根据有限的样本信息的模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中。

　　SVM在解决小样本学习、非线性及高维模式识别中表现较好。SVM可直接用于线性可分问题，对于线性不可分的情形，可通过构造一个转换，将问题转换到一个新的线性可分空间中。SVM方法也具有局限性，其计算量大、速度慢、参数选择经验性强等缺点，不能得到很好的解决，通常需要结合其他方法进行弥补。

　　（4）神经网络

　　人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础上模拟其结构和智能行为的一种工程结构，是基于生物学的神经网络基本原理建立的。

　　神经网络的优点在于具有较强的自适应性、学习能力以及大规模平行计算能力，其缺点是消耗大量时间、在处理在线或需快速反馈的问题时不宜使用此方法。

　　（5）其他过滤算法

　　由于垃圾邮件特征品类多、变化大、因此应对垃圾邮件的反垃圾邮件技术也多种多样。除上文所叙述的过滤技术外，国内外研究人员还研究其他反垃圾邮件过滤技术，例如：指纹技术、基于语义技术、签名、Boosting算法、本体技术以及其他将多种过滤技术组合应用的垃圾邮件过滤技术等，这几种垃圾邮件的检测与过滤技术都有其自身的优点和缺点。随着作弊技术的不断发展和变化，垃圾邮件的检测与过滤技术也要不断地发展和变化。

　　（作者单位为华南理工大学信息网络工程研究中心）

　　参考阅读：

　　[1] James John Farmer. 3.4 Specific Types of Spam .An FAQ fornews.admin.net- abuse.email.http://web.archive.org/web/20040212175535/http://www.spamfaq.net/ terminology.shtml#specific_spams.

　　[2] http://www.spamhaus.org/definition.html.

　　[3] John G.C. The Spammers' Compendium. http://popfile.sourceforge.net/SpamConference011703.pdf, 2007.

　　[4] B. Biggio, G. Fumera, I. Pillai, and F. Roli. Image spam filteringby content obscuring detection. in CEAS 2007 - The ThirdConference on Email and Anti-Spam, 2007.

　　[5] 美俄为垃圾邮件大户 每3秒出现一个垃圾网页. 2008年.http://tech.163.com/ 08/0421 /16/4A2M0JVU000915BF.html.

　　[6] 新加坡将出垃圾邮件管理条例 违规邮件罚款.2007年.http://www.20ju. com/content/V4613.htm.

　　[7] M.Sahami,S.Dumais, A Bayesian approach to filtering junkE-Mail, Proceedings of the Fifteenth National Conference on ArtificialIntelligence, Madison, pp.55- 62,July 1998.

　　[8] M.Sahami,S.Dumais, A Bayesian approach to filtering junkE-Mail, Proceedings of the Fifteenth National Conference on ArtificialIntelligence, Madison, pp.55- 62,July 1998.

　　[9] 陈治平.基于自学习K 近邻的垃圾邮件过滤算法[J]. 计算机应用,2005,(25)pp:1- 8.

　　[10] B. E. Boser, I. Guyon, and V. Vapnik. A training algorithmfor optimal margin classifiers. In Proceedings of the Fifth AnnualWorkshop on Computational Learning Theory, ACM Press ,1992.pp:144-152.

　　[11] Weihong Liu,Weidong Fang.Adaptive Spam Filtering Basedon Fingerprint Vectors. : Computing, Communication, Control, andManagement, 2008. CCCM '08. ISECS.Aug.2008. pp: 384-388.