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龙图腾网恭喜广东盈世计算机科技有限公司申请的专利一种垃圾邮件的识别方法、系统、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119544658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510098077.5，技术领域涉及：H04L51/21；该发明授权一种垃圾邮件的识别方法、系统、计算机设备和存储介质是由林延中;刘健;潘庆峰设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种垃圾邮件的识别方法、系统、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及垃圾邮件识别技术领域，公开了一种垃圾邮件的识别方法、系统、计算机设备和存储介质，包括将待识别邮件输入预设的邮件识别模型进行垃圾邮件识别，得到待识别邮件的识别结果；获取用户对于识别结果的反馈数据，根据所述反馈数据，触发在线学习机制；从预设的向量数据库中采集样本数据，组成训练样本，根据所述训练样本，并采用变分贝叶斯在线学习算法，对所述邮件识别模型的模型参数进行更新；使用更新的所述邮件识别模型进行垃圾邮件识别。本发明通过构建基于孪生网络结构和实时在线学习更新的邮件识别模型，不仅实现了准确高效的垃圾邮件识别，并且实现了对用户反馈的及时响应，满足了用户的个性化需求。

本发明授权一种垃圾邮件的识别方法、系统、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种垃圾邮件的识别方法，其特征在于，包括：将待识别邮件输入预设的邮件识别模型进行垃圾邮件识别，得到待识别邮件的识别结果，所述邮件识别模型包括依次串联的特征提取模块、特征识别子模型和结果融合模块，所述特征识别子模型包括并联的基础识别子模型、个性化识别子模型和权重分配子模型，且所述基础识别子模型和所述个性化识别子模型的结构一致，其中，所述特征提取模块包括文本特征提取模块、非文本特征提取模块和特征拼接模块，所述权重分配子模型基于隐变量模型构建得到；获取用户对于识别结果的反馈数据，根据所述反馈数据，触发在线学习机制；从预设的向量数据库中采集样本数据，组成训练样本，根据所述训练样本，并采用变分贝叶斯在线学习算法，对所述邮件识别模型的模型参数进行更新；使用更新的所述邮件识别模型进行垃圾邮件识别；其中，所述将待识别邮件输入预设的邮件识别模型进行垃圾邮件识别的步骤包括：将待识别邮件分别输入所述文本特征提取模块和所述非文本特征提取模块进行特征提取，并将提取出的文本特征向量和非文本特征向量输入所述特征拼接模块进行特征拼接，得到特征向量；将所述特征向量分别输入所述基础识别子模型和所述个性化识别子模型进行特征交互和特征识别，得到基础识别结果和个性化识别结果；将所述特征向量输入所述权重分配子模型进行潜在特征分析，得到基础识别权重和个性化识别权重；将所述基础识别结果、所述个性化识别结果、所述基础识别权重和所述个性化识别权重输入所述结果融合模块进行加权求和，得到待识别邮件的识别结果。

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