{：(x)作ؓ(f)一个企业来_(d)定有一些认定ؓ(f)常见垃圾邮g的信件。可这些邮仉中到一个邮׃中，作ؓ(f)一个垃N库。让训练的邮POP接收一下垃N库里的邮g。进行数ơ训l过E，辑ֈ对垃圑ֺ内垃N仉有一个了(jin)解的q程。下面以online@0774.com作ؓ(f)垃圾邮g库。对 chenzhh@cicc.comq行训练。打开 chenzhh@cicc.comQ点击设|区Q点击POP讄Q接?online@0774.com邮g。将部分邮g作ؓ(f)垃圾邮gQ对q部分垃N件的特征有一个认识的q程。然后清I垃N件箱Q删除收件箱内的邮g。进行重新POP接收垃圾邮g库里邮gQ会(x)发现大部分邮仉接收到垃N件箱之中。对其中不是垃圾邮g的邮件设|ؓ(f)正常邮gQ对收g׃未被qo(h)的垃N件设为垃NӞ然后收件箱和垃圄清空Q再一ơ进行POP接收Q重复操作数ơ，q样该邮q垃圾识别能力?x)大大提高?BR>训练垃圾邮gqo(h)pȝ的高U技?BR>1.1.不要怕从头开始训l，q套垃圾邮gqo(h)pȝ的学?fn)速度非常快，如果?BR>前的训练l果L不能让?zhn)满意Q“清除垃N件学?fn)库”ƈ重新训练是最快捷的方
法?BR>1.2.大ƈ不一定更好，也许(zhn)会(x)感觉对垃N件过滤系l多做一些训l效果会(x)?BR>好，事实q如此。当垃圾邮g学习(fn)库过大时Q效果可能会(x)开始打折扣。保证一个合?BR>大小的学?fn)库Q被学习(fn)库记录的邮g最好在30?0之_(d)(j)Qƈ在适当的时候清I重?BR>也不׃ؓ(f)一个好{略?BR>1.3.不要Ҏ(gu)质一L(fng)邮g作重复的训练?BR>1.4.不需要对所有收到的新邮仉q行训练。这样频J的训练q不能提高这套系l?BR>的效果，反而会(x)大打折扣?BR>1.5.同样Q也不需要对不确定的邮gQ疑似垃NӞ(j)一定做出判断和训练。因?BR>q样的邮件往往既包含了(jin)垃圾邮g的线索，也包含了(jin)非垃N件的U烦(ch)Q对q类邮g?BR>出非黑即白的判断q不能增q智能反垃圾邮gpȝ的“智力”，相反可能使它有点茫然?BR> | |
公司?/A> 
如何q行反垃圑֟训？
