随着Internet的迅猛发展,电子邮件以使用方便、快捷、廉价、可靠的特点很快被广大网民所接受,已成为当前最流行的Internet应用服务之一。但是,电子邮件给人们带来便利的同时,也产生了新的问题,即大量垃圾邮件的涌现,不仅给广大用户收发电子邮件带来了极大的困扰,浪费了大量的时间和金钱,同时还污染了整个网络空间,造成极大的负面影响。因此研究和设计高效率的垃圾邮件过滤系统有着重大的现实意义。如何从大量邮件中获取所需要的有用邮件,这就是所谓的邮件过滤问题,针对目前互联网垃圾邮件日益泛滥,邮件系统的安全问题已经引起了业界的广泛关注。各种邮件过滤软件不断推出,但多数都需要手工输入过滤条件,并且基本都只采用一种单一的技术过滤垃圾邮件。本文提出了一种基于向量空间算法和贝叶斯算法相结合的针对中文垃圾邮件的解决方案,概述了采用组合算法的垃圾邮件过滤系统,并在Windows XP平台下用VB语言实现。本系统工作在邮件客户端,基于邮件内容的解析,相对于只使用基过滤类器的垃圾邮件过滤系统,不仅能有效快速的分类邮件,同时提高了分类的精度、降低了误判率。组合算法有较强的自适应性,能自动地构造过滤规则,而且能够随着情况的变化自动调整过滤条件,是一种智能的邮件过滤方法。本文首先介绍了垃圾邮件的现状及电子邮件的工作原理,同时给出了贝叶斯算法和向量空间算法的基本原理,邮件过滤的基本定义和基本过滤方法;其次着重研究了基于组合算法的邮件过滤方法,再次介绍了实现中文邮件过滤所涉及到的相关技术,最后结合组合算法的中文邮件过滤系统进行了实验和分析,并且总结出了基于组合算法的邮件过滤系统所具有的优势并对今后工作进行了展望。