首先,需要一个已经经过训练的模型,可以使用机器学习算法进行训练得到,例如朴素贝叶斯分类器。
把要检查的邮件内容分词,并去掉无用的停用词(例如“的”,“是”,“一些”等)。
基于训练好的模型,计算这些分词在垃圾邮件和非垃圾邮件中的概率。
根据计算出来的概率,确定这封邮件是否为垃圾邮件。
public static void main(String[] args) {
// 记录垃圾邮件和非垃圾邮件的概率
double spamProb = 0.5;
double nonSpamProb = 1 - spamProb;
// 记录垃圾邮件和非垃圾邮件中各个词语的概率
// 例如:wordProbs[0][3] 表示在非垃圾邮件中第 4 个词语出现的概率
double[][] wordProbs = {{0.1, 0.2, 0.3, 0.01},{0.2, 0.1, 0.05, 0.02}};
// 获取要检查的邮件内容
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
String input = scanner.nextLine();
// 分词并去掉无用的停用词
String[] words = input.split(" ");
Pattern pattern = Pattern.compile("(^的$)|(^是$)|(^一些$)|(^很$)|(^非常$)|(^非常$)|(^不$)");
for (int i = 0; i < words.length; i++) {
Matcher matcher = pattern.matcher(words[i]);
if (matcher.matches()) {
words[i] = "";
}
}
// 计算垃圾邮件和非垃圾邮件中的概率并比较大小
double spamScore = spamProb;
double nonSpamScore = nonSpamProb;
for (String word : words) {
if (!word.isEmpty()) {
int index = getWordIndex(word);
spamScore *= wordProbs[0][index];
nonSpamScore *= wordProbs[1][index];
}
}
boolean isSpam = spamScore > nonSpamScore;
// 输出结果
if (isSpam) {
System.out.println("This is a spam email.");
} else {
System.out.println("This is not a spam email.");
}
}
// 根据词语获取在词汇表中的索引
private static int getWordIndex(String word) {
// 这里只是示例,具体实现需要读取一个已经存在的词汇表并查找该词语的索引
return 0;
}
以上代码只是一个简单的示例,具体实现需要根据具体的需求进行调整和优化。 同时,也需要自行准备训练数据集,进行算法训练。 不知道各位对此算法持有什么样的建议?
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julyclyde 2023-03-06 12:47:32 +08:00
这是一个已经发展完毕的行业,已经没什么研究头了
建议你找个 15 年前的书看一下,对它有所了解就行了 |
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fangpeishi 2023-03-06 13:26:22 +08:00
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