摘要：随着电子邮件的普及，垃圾邮件的泛滥问题也逐渐引起人们的关注，垃圾邮件分类技术的研究成为了近年来的热点课题。邮件特征选择会直接影响到分类的效率和精确度，使用TFIDF算法可以有效评估一个特征项对于邮件分类的重要程度。但在邮件分类中单纯使用TFIDF来判断一个特征是否有区分度还存在很多的不足：没有考虑到特征词在类间和类内的分布情况，低估了高频词的作用并高估了低频词的作用。对TFIDF算法进行修改，降低特例邮件中频繁出现的特征词的影响，引入了频率差，增加了在类中频繁出现的词条的权值，并减小了在类中出现频率小的词条的权值。最终将改进的TFIDF算法与传统特征提取算法进行对比。实验结果表明，改进算法可以选择出更合适的特征项集合，从而使邮件分类的效果更好。

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