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垃圾邮件过滤器主要通过分析邮件的内容和特性来自动筛选出垃圾邮件。它背后的技术主要包括以下几点：

1. 关键词匹配：系统会根据预设的垃圾邮件关键词列表，对邮件内容进行扫描，如果发现邮件中包含这些关键词，则可能会被标记为垃圾邮件。

2. 机器学习模型：现代的垃圾邮件过滤器通常使用复杂的机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器或支持向量机等，通过对大量已知垃圾邮件的学习，建立模型以识别新的垃圾邮件。

3. 发件人信誉：系统还会检查发件人的历史记录，如果一个发件人过去曾发送过垃圾邮件，那么他们未来发送的邮件更有可能被标记为垃圾邮件。

4. 用户反馈：许多系统允许用户将误判为非垃圾邮件的邮件标记为垃圾邮件，或者将误判为垃圾邮件的邮件标记为非垃圾邮件，这样可以帮助系统不断改进其筛选标准。

通过上述技术的综合运用，垃圾邮件过滤器可以有效地减少我们收件箱中的垃圾信息。