一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法的中期报告介绍：垃圾邮件是一种严重影响电子邮件通信的问题，因此智能垃圾邮件过滤方法成为了研究的热点。本文提出了一种复合的双引擎智能垃圾邮件过滤方法，旨在提高过滤率和准确度。方法：本方法包括两个引擎：规则引擎和机器学习引擎。规则引擎是基于人工设定的规则来判定垃圾邮件。这些规则包括禁用词汇、标记问题、图片、链接、附件等，用于识别垃圾邮件。规则引擎的优点是具有灵活性和快速性，缺点是无法处理新的垃圾邮件。机器学习引擎是基于已知的垃圾邮件和非垃圾邮件，通过对特征进行提取和预处理，使用分类算法来判断一封邮件是否是垃圾邮件。机器学习引擎的缺点是需要大量的数据进行训练和测试，但优点是可以处理新的垃圾邮件。本方法将规则引擎和机器学习引擎结合起来，通过优化算法得到最佳的分类结果。具体地，通过对人工设定的规则引擎和机器学习引擎的性能进行评估，确定两种方法的分类准确率和过滤率。然后，根据实验结果，确定规则引擎和机器学习引擎的权重，通过综合评估方法得到最终的分类结果。结论：本方法在提高过滤率和准确度方面具有优势。规则引擎可以缓解机器学习引擎无法处理新垃圾邮件的问题，并且可以快速处理某些下发的官方邮件。机器学习引擎可以处理新的垃圾邮件，并可以学习和更新算法，提高过滤准确性。通过权重调整和综合评估方法，可以得到最佳的分类结果。