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國立勤益科技大學 資訊工程系 張蓺英所指導 林奇的 基於正樣本無標籤學習之中文垃圾郵件分類器 （2018），提出spam罐頭關鍵因素是什麼，來自於垃圾郵件、正樣本無標籤學習、隨機森林、邏輯回歸、單純貝氏分類。

而第二篇論文靜宜大學 資訊傳播工程學系 許慈芳所指導 陳書彬的 以貝式理論為基礎的混合式垃圾郵件過濾器 （2011），提出因為有 垃圾郵件、貝式定理、內容式過濾法、URL 名單過濾法的重點而找出了 spam罐頭的解答。

最後網站CAN-SPAM Act: A Compliance Guide for Business則補充：Do you use email in your business? The CAN-SPAM Act, a law that sets the rules for commercial email, establishes requirements for commercial messages, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了spam罐頭，大家也想知道這些：

spam罐頭進入發燒排行的影片

餐肉罐頭Spam是夏威夷的日常主食。
但商家老闆最近發現，越來越多小偷開始專偷Spam罐頭到黑市換現金。

基於正樣本無標籤學習之中文垃圾郵件分類器

為了解決spam罐頭的問題，作者林奇 這樣論述：

隨著現今社會網路與通訊設備的迅速發展，以及全球節能減碳的倡導下，電子郵件已是現代人生活與工作中不可或缺的重要通訊管道。電子郵件不僅使用簡單、傳輸快速，更比傳統紙本信件成本更低。但正因電子郵件的廣泛應用，引來了許多想從中獲利的有心人士，利用大量電子郵件散播廣告，誘使使用者購買商品，藉此獲得龐大利益 。甚至會有電腦駭客利用此方法進行網路攻擊，導致使用者電腦被感染入侵、竊取資料…等等。本論文，為了解決現實生活中有標記類別之郵件得來不易，本研究使用正樣本無標籤學習方法來建構垃圾郵件(Spam)分類器。通過結合少量正樣本以及大量未標記之郵件，可從未標記郵件中提取可靠的負樣本。接著使用隨機森林、邏輯回歸

、單純貝氏算法，訓練垃圾郵件檢測的分類器，並在最後證明正樣本無標學習的有效性。

以貝式理論為基礎的混合式垃圾郵件過濾器

為了解決spam罐頭的問題，作者陳書彬 這樣論述：

隨著網路的蓬勃發達，電子郵件逐漸成為人們日常生活中不可或缺的溝通工具，電子郵件雖然帶給人們的便利，但也間接造成垃圾郵件問題日益嚴重，許多廣告商或惡意人士，利用電子郵件擁有遞送快速且大量的特點，頻頻發送垃圾郵件給使用者，造成使用者必須花費大量時間去過濾垃圾郵件，不僅浪費時間，同時也有可能因為誤點垃圾郵件的連結而中毒，導致使用者電腦成為廣告商發送垃圾郵件的工具。 為了解決這個問題，本研究建立了一套混合式過濾架構，結合了基於貝式定理的內容式過濾法與 URL名單過濾法，對郵件進行判斷。內容式過濾法機制會分析訓練用郵件，並根據預先設置的門檻值，產生一份關鍵字表，並且利用貝式定理計算出這些關鍵字

出現時，郵件為正常郵件或垃圾郵件的機率，這份機率表會被應用到測詴郵件的測詴，並結合分析過的URL名單資料庫，將測詴郵件分類成正常郵件或垃圾郵件。

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