互联网的普及使电子邮件成为人们交流的重要工具,但是垃圾邮件的泛滥却成为困扰互联网的一大难题。本文在深入的分析了当前各种垃圾邮件过滤技术的基础上,提出了一种混合协作式垃圾邮件方法。本方法通过客户端与服务器端相结合的过滤方式实现优势互补,在客户端根据“仅对已知邮件进行判断”的思想,通过贝叶斯算法对邮件进行分类,已知邮件可以分为正常邮件和垃圾邮件,而未知的疑似邮件则交由服务器端处理。在服务器端则使用结构化P2P技术组成协作式过滤网络。服务器端存储垃圾邮件知识并对各种垃圾邮件及其变种进行过滤且负责与其它社区成员进行知识共享。本文的研究工作包括有以下几个方面:第一,疑似邮件的识别机制,垃圾邮件最显著的一个特点就是大量群发,本文通过在邮件服务器端对邮件缓存计数来识别垃圾邮件,当邮件数量达到一定的量就将其定为垃圾邮件,并将结果发布到P2P网络中供其它社区成员查找。第二,兴趣社区的建立,考虑到用户的个性化特征,相同的邮件对于不同的人有不通的评判。志趣相投的人,对邮件基本有相似的评判,根据局部相关性原理,给出了在Chord网中建立兴趣社区的算法。第三,邮件路由算法,由于本文采用的是Chord网,针对于Chord网,本文设计了一个兼顾邮件过滤与兴趣相关的路由表结构,并给出了路由过程。第四,邮件评估算法,由于邮件采用客户端与服务器端共同过滤,对于那些疑似邮件开始的时候客户端知识比较少,过滤不够精确,随着知识的积累它的评分权重应该逐渐加大,基于此本文给出了一个评分算法。最后,对全文所做的工作进行了总结,并对下一步研究工作进行了展望。