👨这是一场十年的“垃圾战争”。 从简单的关键词过滤，到 BERT 语义理解，再到强化学习驱动的用户个性评分，Gmail 如何精准拦截每日数十亿封邮件的骚扰？
📖 序章：你收到的第一封垃圾邮件，是什么？
在 2000 年代，Gmail 的收件箱是个“菜市场”： 👉 中奖通知、广告、钓鱼邮件、假装你老板的人…
而今天，Gmail 每天拦截 超过 10 亿封 垃圾邮件，准确率达 99.9%+。
但你可能不知道的是，靠的是 三代模型的演进：
TF-IDF → 深度语义模型（BERT）→ 强化学习评分系统（Reinforced Filtering）
🧠 第一代：TF-IDF + 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
🎯 目标：
最早期，我们判断垃圾邮件靠的是词频统计。
“中将通知”，“火热上市”，“美女直播” —— 如果这些词出现在邮件中，我们会计算它们的“垃圾概率”。
🧪 核心公式：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(email_texts)
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels) # labels: 0=正常 1=垃圾
✅ 优点：
- 快速、高效、适合冷启动
- 可解释性强（哪个词触发的判断）
❌ 弱点：
- 无法理解“语义”与上下文
- 易被词替换攻击绕过（如“🔥中🧧奖💰”）
🧠 第二代：BERT 模型 + 多语言支持
随着垃圾邮件变得更聪明、更像“真人”，我们引入了：
✅ Google 自研 BERT 模型！
这允许我们理解：
- 上下文表达（语义而非词频）
- 中英文混杂、emoji、HTML噪声
- “疑似钓鱼”意图识别（比如诱导你点链接）
🚀 模型结构简化示意：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer("🔥点此领取你的奖励！", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
score = outputs.logits.softmax(dim=-1)
输出：
{
"ham": 0.013,
"spam": 0.987
}
被认为是垃圾邮件的概率高达 98.7%，即刻拦截！
📈 训练数据：
- 数十亿封真实邮件（用户举报 + 黑产样本 + 高危域名）
- 异步标注 + 模型筛选 + 数据增强（mask、切词、打乱顺序）
✅ 效果对比：
| 模型 | 准确率 | 可绕过性 | 多语言支持 |
|---|---|---|---|
| TF-IDF + NB | 89% | 高 | 差 |
| BERT | 97.6% | 中 | 强 |
🧠 第三代：强化学习加持的用户个性过滤系统
有人觉得淘宝广告是骚扰，有人觉得那是“上帝视角”。 真正的智能识别，不只是判断是不是垃圾，还要判断 对谁是垃圾！
于是我们引入了强化学习：
✨ 1. 用户反馈机制：
- 用户点击“报告垃圾” 或 “非垃圾邮件”
- 训练一个 个性化策略网络
✨ 2. 状态-动作-奖励建模：
state = {
"user_id": "A123",
"email_embedding": email_vector,
"email_source": "qq.com",
"time_of_day": "10:34",
}
action = model.select_action(state) # 0 = inbox, 1 = spam folder
reward = +1 if user点击“非垃圾” else -1
✨ 3. 在线训练框架：
- 使用 Policy Gradient（REINFORCE）+ A/B 流量评估
- 引入 Delayed Feedback Weighting 处理延迟反馈
- 用 Ray + TensorFlow 进行大规模异步训练
📌 实战截图：某封诈骗邮件被识别
原始内容：
亲爱的用户，你的支付宝被冻结，请点击以下链接解冻账户：
http://ph1shing.xn--com
经过处理后：
BERT 得分：spam = 0.96链接域名命中黑名单 → 风险加权 +0.3用户曾点击类似链接后退信举报 → personalized -0.2- 最终被标记为垃圾，送入 spam 文件夹
⚠️ 我们遇到过的问题（常见误判场景）
| 场景 | 原因分析 | 后续修复措施 |
|---|---|---|
| GitHub PR 邮件被标记为垃圾 | 大量包含“diff --git” 等代码内容 | 为可信 sender 添加白名单 |
| 中文论坛通知被误拦截 | 使用大量 emoji、无正文，仅有链接 | 增强对论坛类邮件模板的上下文理解 |
| 用户订阅但未读邮件被误清 | 多次未打开被判定为 spam | 引入“用户习惯特征权重” |
📊 Gmail 垃圾邮件系统技术栈
| 模块 | 技术 |
|---|---|
| 特征提取 | TF-IDF / BERT Embedding |
| 模型推理 | TensorFlow + TPU + TensorRT |
| 个性化策略引擎 | Ray Actor + PPO 强化学习 |
| 数据流 | Kafka + BigQuery |
| 模型部署 | TFX + Google Cloud Serving |
🎯 结语：杀不完的垃圾，但始终领先
- 从统计模型 → 深度模型 → 强化个性系统
- Gmail 现在已支持 15+ 种语言的语义判断
- 支持用户偏好、历史行为、IP 风控、黑产联动打击
- Gmail 正在接入 Gemini 模型，下一代垃圾识别将更智能
