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电子邮件是互联网的一项重要服务,在大家的学习、工作和生活中会广泛使用。但是大家的邮箱常常被各种各样的垃圾邮件填充了。有统计显示,每天互联网上产生的垃圾邮件有几百亿近千亿的量级。因此,对电子邮件服务提供商来说,垃圾邮件过滤是一项重要功能。而朴素贝叶斯算法在垃圾邮件识别任务上一直表现非常好,至今仍然有很多系统在使用朴素贝叶斯算法作为基本的垃圾邮件识别算法。 本次实验数据集来自[Trec06](https://plg.uwaterloo.ca/cgi-bin/cgiwrap/gvcormac/foo06)的中文垃圾邮件数据集,目录解压后包含三个文件夹,其中data目录下是所有的邮件(未分词),已分词好的邮件在data_cut目录下。邮件分为邮件头部分和正文部分,两部分之间一般有空行隔开。标签数据在label文件夹下,文件中每行是标签和对应的邮件路径。‘spam’表示垃圾邮件,‘ham’表示正常邮件。
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