随着互联网的普及，传统的纸质信件已经逐渐被高效、低成本的电子邮件所取代。然而，随之而来的垃圾邮件问题也日趋严重。基于内容的垃圾邮件过滤方法是国内外研究的热点，支持向量机、贝叶斯、Windows和KNN等是其中较为出色的方法，它们有各自优缺点。基于内容的过滤方法在训练邮件样本以及过滤邮件时往往需要耗费大量的时间。 网络处理器是随着网络带宽不断增大，对数据处理的速度要求越来越高的环境下诞生的。拥有多个处理器，针对网络数据处理的指令集以及多级存储结构等特点，使得网络处理器能够高效、便捷的处理2-7层的网络数据。 本文在网路处理器上实现了支持向量机和贝叶斯这两种基于内容的垃圾邮件过滤系统。主要工作...As the popularization of Internet, the efficient and cheep e-mail has become the substitute to the conventional papery mail. But at the same time, spam mails cause lots of problems. Content-based spam filtering technologies have become the mainstream anti-spam mail methods so far. Support vector machine (SVM), Bayes, windows and KNN are excellent ones of these technologies and they have advantages...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机系统结构学号：2005130229
