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電子郵件是現代人最常使用的通訊工具，然而許多業者為了強迫促銷，便大量的傳送電子郵件以達到廣告宣傳的效果，造成了使用者的困擾。近來，許多學者提出利
用資料探勘、人工智慧等技術來幫忙過濾電子郵件，以還給使用者一個乾淨清新的收信環境。
但是目前的方法尚有不足之處。例如分類器的建置、演進式學習能力以及客製化郵件處理等議題仍待探究。本研究的目的即在於建構一個具有演進式學習功能的分類
器，能從錯誤中逐漸學習改正；並提出一個客製化郵件處理流程，針對每一個使用者之喜好而客製化處理其郵件，並且以所建構的分類器偵測使用者喜好改變，加以
學習適應，以達到客製化電子郵件處理的目的。
本研究提出兩個實驗來驗證所建構的分類器效能，其實驗結果有相當高的準確率（Accuracy）和準確度(precision)，最後以一個實際個案來說
明如何應用所提的客製化郵件處理流程，並驗證所建構的分類器能偵測使用者喜好改變，並加以學習適應。這些實驗結果驗證了本研究所提方法的適用性。
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