[发明专利]一种垃圾邮件的过滤拦截方法

权利要求书

1.一种垃圾邮件的过滤拦截方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1，获取用户收发邮件时的表情和/或语音特征数据；并按照所述表情和/或语音特征数据获得用户收发的邮件的分类属性，所述分类属性包括：正常邮件、垃圾邮件和无法确认；

如果所获得的分类属性为正常邮件或垃圾邮件，则结束分类，否则执行步骤2；

步骤2，查询用户节点本地的黑名单列表和白名单列表，以确定当前邮件的类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果用户收发的该邮件的地址不在用户节点本地的黑名单列表和白名单列表中，则执行以下步骤：

步骤3，用户节点向所有朋友节点发出一个查询请求，所述查询请求包含当前邮件的地址信息；

步骤4，朋友节点根据所述查询请求搜索自己的黑名单列表和白名单列表，如果发现命中黑名单列表或白名单列表，则向该用户节点返回查询结果，所述查询结果表示该邮件的类型是垃圾邮件或正常邮件；

如果收到朋友节点返回的查询结果，并且所有的查询结果所表示的邮件类型相同，则执行步骤5；否则，执行步骤6；

步骤5，用户节点根据该查询结果更新本地的黑名单列表或白名单列表；

步骤6，提示用户判断该邮件的类别；

其中，所述朋友节点是指与当前用户节点之间具有较高的邮件交互频率的网络节点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，网络中每个节点的本地存储有一个朋友节点列表，该列表中包括N个朋友节点的地址和关联度分值，所述关联度分值的计算方式为：

关联度分值＝(A*周期T内的邮件交互次数+B*周期T内返回黑名单或白名单查询结果的次数)/T；

其中，系数A、B、周期T和朋友节点的数量N既可以是常数，也可以由系统设定并根据实际需要动态调整。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述朋友节点列表的初始化过程为：

将与本地有邮件交互的网络节点按照邮件交互次数从高至低进行排序，选择排序结果中的前N个节点作为朋友节点，以建立初始的朋友节点列表；其中，所述关联度分值的初始值都为0。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述朋友节点列表的更新过程为：

每间隔固定的周期T，计算在当前的周期T内与本地有邮件交互的每个网络节点的关联度分值，按照关联度分值从高至低进行排序，选择排序结果中的前N个节点作为朋友节点，从而更新朋友节点列表。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述系数A、B、周期T和朋友节点的数量N可以是：

A＝10，B＝20，T＝24，N＝50。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，

所述表情特征数据包括：眼睛位置信息、眼睛形状信息、眉毛位置信息、眉毛形状信息、嘴巴位置信息和嘴巴形状信息；

所述语音特征数据包括：声调信息、语速信息、以及过滤性关键词。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤1中按照所述表情和/或语音特征数据获得用户收发的邮件的分类属性包括：

从预设表情和/或语音特征数据库查找与所述表情和/或语音特征数据相匹配的预设表情和/或语音特征数据；

当查找出所述表情和/或语音特征数据与第一预设表情和/或语音特征数据相匹配时，确定所述表情和/或语音特征数据对应的表情和/或语音数据为第一表情和/或语音数据，并确定所述用户收发的邮件的类型为第一类型，其中，所述第一预设表情和/或语音特征数据为所述预设表情和/或语音特征数据库中的任一表情和/或语音特征数据，所述预设表情和/或语音特征数据库中还存储有表情和/或语音特征数据与邮件类型的对应关系；以及

当查找出所述表情和/或语音特征数据与第二预设表情和/或语音特征数据相匹配时，确定所述表情和/或语音特征数据对应的表情和/或语音数据为第二表情和/或语音数据，并确定所述用户收发的邮件的类型为第二类型，其中，所述第二预设表情和/或语音特征数据为所述预设表情和/或语音特征数据库中的任一表情和/或语音特征数据，并且所述第二预设表情和/或语音特征数据与所述第一预设表情和/或语音特征数据为不同的表情和/或语音特征数据。