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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東盈世計(jì)算機(jī)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種垃圾郵件的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119544658B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510098077.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L51/21；該發(fā)明授權(quán)一種垃圾郵件的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由林延中;劉健;潘慶峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種垃圾郵件的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及垃圾郵件識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種垃圾郵件的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括將待識(shí)別郵件輸入預(yù)設(shè)的郵件識(shí)別模型進(jìn)行垃圾郵件識(shí)別，得到待識(shí)別郵件的識(shí)別結(jié)果；獲取用戶對(duì)于識(shí)別結(jié)果的反饋數(shù)據(jù)，根據(jù)所述反饋數(shù)據(jù)，觸發(fā)在線學(xué)習(xí)機(jī)制；從預(yù)設(shè)的向量數(shù)據(jù)庫中采集樣本數(shù)據(jù)，組成訓(xùn)練樣本，根據(jù)所述訓(xùn)練樣本，并采用變分貝葉斯在線學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述郵件識(shí)別模型的模型參數(shù)進(jìn)行更新；使用更新的所述郵件識(shí)別模型進(jìn)行垃圾郵件識(shí)別。本發(fā)明通過構(gòu)建基于孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)更新的郵件識(shí)別模型，不僅實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確高效的垃圾郵件識(shí)別，并且實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶反饋的及時(shí)響應(yīng)，滿足了用戶的個(gè)性化需求。

本發(fā)明授權(quán)一種垃圾郵件的識(shí)別方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種垃圾郵件的識(shí)別方法，其特征在于，包括：將待識(shí)別郵件輸入預(yù)設(shè)的郵件識(shí)別模型進(jìn)行垃圾郵件識(shí)別，得到待識(shí)別郵件的識(shí)別結(jié)果，所述郵件識(shí)別模型包括依次串聯(lián)的特征提取模塊、特征識(shí)別子模型和結(jié)果融合模塊，所述特征識(shí)別子模型包括并聯(lián)的基礎(chǔ)識(shí)別子模型、個(gè)性化識(shí)別子模型和權(quán)重分配子模型，且所述基礎(chǔ)識(shí)別子模型和所述個(gè)性化識(shí)別子模型的結(jié)構(gòu)一致，其中，所述特征提取模塊包括文本特征提取模塊、非文本特征提取模塊和特征拼接模塊，所述權(quán)重分配子模型基于隱變量模型構(gòu)建得到；獲取用戶對(duì)于識(shí)別結(jié)果的反饋數(shù)據(jù)，根據(jù)所述反饋數(shù)據(jù)，觸發(fā)在線學(xué)習(xí)機(jī)制；從預(yù)設(shè)的向量數(shù)據(jù)庫中采集樣本數(shù)據(jù)，組成訓(xùn)練樣本，根據(jù)所述訓(xùn)練樣本，并采用變分貝葉斯在線學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述郵件識(shí)別模型的模型參數(shù)進(jìn)行更新；使用更新的所述郵件識(shí)別模型進(jìn)行垃圾郵件識(shí)別；其中，所述將待識(shí)別郵件輸入預(yù)設(shè)的郵件識(shí)別模型進(jìn)行垃圾郵件識(shí)別的步驟包括：將待識(shí)別郵件分別輸入所述文本特征提取模塊和所述非文本特征提取模塊進(jìn)行特征提取，并將提取出的文本特征向量和非文本特征向量輸入所述特征拼接模塊進(jìn)行特征拼接，得到特征向量；將所述特征向量分別輸入所述基礎(chǔ)識(shí)別子模型和所述個(gè)性化識(shí)別子模型進(jìn)行特征交互和特征識(shí)別，得到基礎(chǔ)識(shí)別結(jié)果和個(gè)性化識(shí)別結(jié)果；將所述特征向量輸入所述權(quán)重分配子模型進(jìn)行潛在特征分析，得到基礎(chǔ)識(shí)別權(quán)重和個(gè)性化識(shí)別權(quán)重；將所述基礎(chǔ)識(shí)別結(jié)果、所述個(gè)性化識(shí)別結(jié)果、所述基礎(chǔ)識(shí)別權(quán)重和所述個(gè)性化識(shí)別權(quán)重輸入所述結(jié)果融合模塊進(jìn)行加權(quán)求和，得到待識(shí)別郵件的識(shí)別結(jié)果。

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