上个世纪八十年代,电子邮件开始在全球范围内广泛使用。其快捷、方便、廉价的特点,受到了广大网民的喜爱。伴随着互联网的大规模普及,电子邮件逐渐成为一种常用的通信方式。无论个人通信,还是企业交流,电子邮件都占有一席之地。电子邮件在给人们带来了方便的同时,也产生了麻烦。许多广告商利用其方便廉价的特点,在网络上大规模的发送垃圾邮件,给人们的生活带来了诸多不便。许多欺诈性质的垃圾邮件甚至给人们造成了巨大的损失。如何过滤垃圾邮件成了互联网上一个公共的话题。从垃圾邮件过滤技术的历史发展来看,先后出现了基于关键字符、基于黑白名单以及基于规则和内容等过滤方法。这些方法各有优缺点。在一定的应用范围内,都可以表现出比较好的性能。但是,垃圾邮件的发送者为了能够躲避这些过滤系统,制造了很多新型的垃圾邮件。这使得之前的方法不能够很好的适应。频频出现漏检、误检的现象。在全面吸取和借鉴目前的垃圾邮件过滤自适应性的最新科技成果上,本文深入研究了如何提高垃圾邮件过滤系统的自适应性。取得的主要研究成果如下:1、系统的总结了当前垃圾邮件过滤的主要技术,并对各种技术做了比较。分析各自的优缺点,指出基于马尔可夫逻辑网的自适应方法值得深入研究,是提高自适应性的重要手段。2、深入研究了马尔可夫逻辑网的相关理论。提出了如何将马尔可夫逻辑网的相关理论应用到垃圾邮件过滤中,提高其自适应性。并且就自适应界限问题做了严格的证明和验证。3、基于上述理论,实现了一个垃圾邮件过滤器,采集实际的数据集加以验证。通过与其他方法实现的过滤器的过滤效果进行对比,验证了本文方案的正确性。