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接下来要做的是，设定一些在垃圾邮件里常见的字句及特征。
但需要注意的是，“贴有其他网页的URL链接”
这一特征，是电脑判断一封邮件疑似为垃圾邮件的关键点。
实际上，大多垃圾邮件的目的确实是引诱读者访问其他网址，因而附带有URL的链接。
因此，如果符合以下稳固关系，即：
垃圾邮件→URL上有链接
正常邮件→URL上无链接
那么就可以排除掉所有的垃圾邮件。
当然，按照5-3推论中的解说，也可以通过逆向思维做出如下判断：
URL上有链接→垃圾邮件
URL上无链接→正常邮件
然而遗憾的是，多多少少会有那么几封垃圾邮件中并没有其他链接，而来自朋友和公司的邮件中却附带链接，这就难办了。
在这种情况下，就必须使用5-3中提到的概率推论相关的“可能性”
判断方法，即：
URL上有链接→可能是垃圾邮件
URL上无链接→可能是正常邮件
对于这种“可能性”
进行数值评价，需要运用到贝叶斯推理。
因此，就很有必要设定：垃圾邮件中附带URL的比例，以及正常邮件中附带URL的比例各占多少。
为了方便计算，以下采用虚构的数据来进行简单运算，如图表11-2、11-3所示。
图表11-2附带链接的条件概率
图表11-34种互不相同的可能性
虽然之前已经进行过说明，但为了保险起见，下面，再一次对图表11-3进行讲解。
现在，过滤器要对刚刚收到的一封邮件进行检查。
此时的过滤器将会面临四种情况。
首先，把收到邮件的可能性分为垃圾邮件和正常邮件两类。
然后，根据有无链接，再各自分为两类。
所以，一共存在四种可能性。
接下来，再进一步判定究竟哪一种可能性是符合实际的。
11-4根据扫描结果，计算垃圾邮件的贝叶斯逆概率
过滤器扫描完邮件后得到的结论是“附带链接”
。
此时，就不必再考虑“无链接”
的两种可能性，只需要考虑剩余的两种可能性，如图表11-4所示。
图表11-4可能性被限定为两种
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