[发明专利]判断邮件类型的方法及设备有效

专利信息
申请号: 201210491176.2 申请日: 2012-11-27
公开(公告)号: CN103841094A 公开(公告)日: 2014-06-04
发明(设计)人: 付强;张盛广 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L12/58;G06F17/30
代理公司: 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 代理人: 许志勇
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要:
搜索关键词: 判断 邮件 类型 方法 设备
【说明书】:

技术领域

本申请涉及互联网通讯领域,尤其涉及一种判断邮件类型的方法及设备。

背景技术

随着互联网的快速发展,电子邮件已成为个人、机构、团体及公司进行日常通信、工作交流和业务往来的重要手段,使用频率越来越高。然而,垃圾邮件的问题也越来越普遍,越来越严重,垃圾邮件占用网络带宽,造成邮件服务器拥塞,进而降低整个网络的运行效率,还侵犯收件人的隐私权,侵占收件人信箱空间,耗费收件人的时间和精力。垃圾邮件还极有可能被利用传播不健康内容或被黑客利用散发病毒等,严重影响电子邮件的正常使用,已经对现实社会造成了危害。另外还有一些商家发送的广告邮件,虽然合法,但是他们大量涌入邮箱,用户想在众多邮件中寻找正常邮件,已经不太容易。因此,对邮件的类型进行判断,并拦截垃圾邮件,可以方便用户从邮箱中筛选有用的邮件。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种判断邮件类型的方法,其中,包括:接收发送方发送的邮件;对所述发送方的发信频率进行实时统计;如果所述发送方的实时发信频率小于预定阈值,则对所述邮件的类型进行判断;以及根据所述邮件的类型对所述邮件进行处理。

根据本申请的实施例,在该方法中,所述邮件的类型包括:正常邮件、推广类邮件、垃圾邮件,并且其中,对所述邮件的类型进行判断包括:提取邮件的特征信息,判断收发双方在预定时间内是否有过最近联系关系,如果所述收发双方有过最近联系关系,则判定所述邮件为正常邮件。

根据本申请的实施例,在该方法中,所述最近联系关系包括如下中的任一个或多个:所述收发双方的历史邮件往来关系;所述收发双方有第三方关联人的历史邮件往来关系;以及所述收发双方以电子邮箱地址作为账号基于第三方支付平台所进行的交易关系。

根据本申请的实施例,在该方法中,如果所述收发双方没有最近联系关系,则对所述邮件进行评分,以获取所述邮件的最终分值,并依据所述邮件的最终分值对所述邮件类型进行判定;其中,对所述邮件进行评分,以获取所述邮件的最终分值包括:对所述发送方的用户账号进行评分,以获取所述用户账号的分值;对所述邮件的内容进行评分,以获取所述邮件内容的分值;根据所述用户账号分值及所述邮件内容分值获取所述邮件的最终分值;

根据本申请的实施例,在该方法中,如果所述收发双方没有最近联系关系,则对所述邮件进行评分,以获取所述邮件的最终分值,并依据所述邮件的最终分值对所述邮件类型进行判定;其中,对所述邮件进行评分,以获取所述邮件的最终分值包括:对所述发送方的用户账号进行评分,以获取所述用户账号的分值;对所述邮件的内容进行评分,以获取所述邮件内容的分值;对所述发送方所属的高层级进行评分,以获取所述高层级的分值;根据所述用户账号的分值、所述邮件内容的分值以及所述发送方所属的高层级的分值获取所述邮件的最终分值。

根据本申请的实施例,在该方法中,依据所述最终分值对所述邮件的类型进行判定包括:所述邮件的最终分值小于第一预设分值,判定为垃圾邮件;所述邮件的最终分数值大于等于第一预设分值且小于第二预设分值,判定为推广类邮件;以及所述邮件的最终分值大于等于第二预设分值,判定为正常邮件;其中,所述第一预设分值小于所述第二预设分值。

根据本申请的实施例,在该方法中,对所述发送方用户账号进行评分,以获取所述用户账号的分值,包括对如下指标中的至少一个指标进行评分:所述用户账号在本邮件系统内的历史收发信频率;所述用户账号的创建时间;所述用户账号违反外发频率策略的次数;以及所述用户账号外发邮件被判为垃圾邮件或推广类邮件类型的计数。

根据本申请的实施例,在该方法中,所述对所述邮件的内容进行评分包括:基于贝叶斯预测模型,将所述邮件与大量已经被判定的垃圾邮件、推广类邮件及正常邮件的模型进行对比,并对所述邮件的内容进行评分。

根据本申请的实施例,在该方法中,根据所述邮件类型对所述邮件进行处理包括:将正常邮件通过正常邮件发送通道向收件方发送;将推广类邮件通过推广类邮件发送通道向收件方发送;将垃圾邮件拦截。

根据本申请的实施例,在该方法中,所述发送方所属的高层级包括:所述发送方所属的域和所述发送方所属的运营商层级,所述对发送方所属的高层级进行评分,包括对下述指标中的至少一个指标进行评分:所述高层级创建的时间;所述高层级下各用户违反外发频率策略平均次数;所述高层级下的用户数量;所述高层级下用户活跃度;所述高层级下各用户账号发信被判为垃圾邮件或推广类邮件类型的平均计数;以及所述高层级下用户被判定为坏用户的比例。

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