[發明專利]判斷郵件類型的方法及設備

有效

• 申請號: 201210491176.2
• 申請日: 2012-11-27
• 公開（公告）號: CN103841094A
• 公開（公告）日: 2014-06-04
• 發明（設計）人: 付強;張盛廣
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L12/58;G06F17/30
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許志勇

技術領域

本申請涉及互聯網通訊領域，尤其涉及一種判斷郵件類型的方法及設備。

背景技術

隨著互聯網的快速發展，電子郵件已成為個人、機構、團體及公司進行日常通信、工作交流和業務往來的重要手段，使用頻率越來越高。然而，垃圾郵件的問題也越來越普遍，越來越嚴重，垃圾郵件占用網絡帶寬，造成郵件服務器擁塞，進而降低整個網絡的運行效率，還侵犯收件人的隱私權，侵占收件人信箱空間，耗費收件人的時間和精力。垃圾郵件還極有可能被利用傳播不健康內容或被黑客利用散發病毒等，嚴重影響電子郵件的正常使用，已經對現實社會造成了危害。另外還有一些商家發送的廣告郵件，雖然合法，但是他們大量涌入郵箱，用戶想在眾多郵件中尋找正常郵件，已經不太容易。因此，對郵件的類型進行判斷，并攔截垃圾郵件，可以方便用戶從郵箱中篩選有用的郵件。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種判斷郵件類型的方法，其中，包括：接收發送方發送的郵件；對所述發送方的發信頻率進行實時統計；如果所述發送方的實時發信頻率小于預定閾值，則對所述郵件的類型進行判斷；以及根據所述郵件的類型對所述郵件進行處理。

根據本申請的實施例，在該方法中，所述郵件的類型包括：正常郵件、推廣類郵件、垃圾郵件，并且其中，對所述郵件的類型進行判斷包括：提取郵件的特征信息，判斷收發雙方在預定時間內是否有過最近聯系關系，如果所述收發雙方有過最近聯系關系，則判定所述郵件為正常郵件。

根據本申請的實施例，在該方法中，所述最近聯系關系包括如下中的任一個或多個：所述收發雙方的歷史郵件往來關系；所述收發雙方有第三方關聯人的歷史郵件往來關系；以及所述收發雙方以電子郵箱地址作為賬號基于第三方支付平臺所進行的交易關系。

根據本申請的實施例，在該方法中，如果所述收發雙方沒有最近聯系關系，則對所述郵件進行評分，以獲取所述郵件的最終分值，并依據所述郵件的最終分值對所述郵件類型進行判定；其中，對所述郵件進行評分，以獲取所述郵件的最終分值包括：對所述發送方的用戶賬號進行評分，以獲取所述用戶賬號的分值；對所述郵件的內容進行評分，以獲取所述郵件內容的分值；根據所述用戶賬號分值及所述郵件內容分值獲取所述郵件的最終分值；

根據本申請的實施例，在該方法中，如果所述收發雙方沒有最近聯系關系，則對所述郵件進行評分，以獲取所述郵件的最終分值，并依據所述郵件的最終分值對所述郵件類型進行判定；其中，對所述郵件進行評分，以獲取所述郵件的最終分值包括：對所述發送方的用戶賬號進行評分，以獲取所述用戶賬號的分值；對所述郵件的內容進行評分，以獲取所述郵件內容的分值；對所述發送方所屬的高層級進行評分，以獲取所述高層級的分值；根據所述用戶賬號的分值、所述郵件內容的分值以及所述發送方所屬的高層級的分值獲取所述郵件的最終分值。

根據本申請的實施例，在該方法中，依據所述最終分值對所述郵件的類型進行判定包括：所述郵件的最終分值小于第一預設分值，判定為垃圾郵件；所述郵件的最終分數值大于等于第一預設分值且小于第二預設分值，判定為推廣類郵件；以及所述郵件的最終分值大于等于第二預設分值，判定為正常郵件；其中，所述第一預設分值小于所述第二預設分值。

根據本申請的實施例，在該方法中，對所述發送方用戶賬號進行評分，以獲取所述用戶賬號的分值，包括對如下指標中的至少一個指標進行評分：所述用戶賬號在本郵件系統內的歷史收發信頻率；所述用戶賬號的創建時間；所述用戶賬號違反外發頻率策略的次數；以及所述用戶賬號外發郵件被判為垃圾郵件或推廣類郵件類型的計數。

根據本申請的實施例，在該方法中，所述對所述郵件的內容進行評分包括：基于貝葉斯預測模型，將所述郵件與大量已經被判定的垃圾郵件、推廣類郵件及正常郵件的模型進行對比，并對所述郵件的內容進行評分。

根據本申請的實施例，在該方法中，根據所述郵件類型對所述郵件進行處理包括：將正常郵件通過正常郵件發送通道向收件方發送；將推廣類郵件通過推廣類郵件發送通道向收件方發送；將垃圾郵件攔截。

根據本申請的實施例，在該方法中，所述發送方所屬的高層級包括：所述發送方所屬的域和所述發送方所屬的運營商層級，所述對發送方所屬的高層級進行評分，包括對下述指標中的至少一個指標進行評分：所述高層級創建的時間；所述高層級下各用戶違反外發頻率策略平均次數；所述高層級下的用戶數量；所述高層級下用戶活躍度；所述高層級下各用戶賬號發信被判為垃圾郵件或推廣類郵件類型的平均計數；以及所述高層級下用戶被判定為壞用戶的比例。