(57)【要約】【課題】スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減できる電子メール分類装置、電子メール管理サーバ、電子メール分類方法及び電子メール分類プログラムを提供すること。【解決手段】電子メールを受信するメール受信部１１と、受信された電子メールのヘッダ情報の項目に基づいて分類された過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータに基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル取得部１２と、電子メールが正常メールであるか否かの分類情報及び対応する特徴ベクトルを学習データとして、電子メールを分類するための分類ルールを作成するルール作成部１４と、新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから取得される特徴ベクトルを参照し、分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類部１３と、を備える。【選択図】図１
2011227850.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子メールを受信する受信部と、
前記受信部により受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得部と、
前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成部と、
前記受信部により新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから前記取得部により取得される特徴ベクトルを参照し、前記作成部により作成された前記分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類部と、を備え、
前記取得部は、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得する電子メール分類装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記特徴ベクトルとして、
（ａ）前記送信者のメールアドレスのトップレベルドメインが同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｂ）前記返信先メールアドレスのトップレベルドメインが同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｃ）前記送信者のメールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｄ）前記返信先メールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｅ）前記送信者のメールアドレス内のアカウント部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｆ）前記送信者のメールアドレス内のホスト部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｇ）前記送信者のメールアドレス内のホスト部におけるドメイン階層の深さが同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｈ）前記返信先メールアドレス内のアカウント部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｉ）前記返信先メールアドレス内のホスト部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｊ）前記返信先メールアドレス内のホスト部におけるドメイン階層の深さが同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｋ）前記送信者の名前の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｌ）前記件名の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、
（ｍ）前記送信者の名前が同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、
（ｎ）前記送信者のメールアドレスが同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、
（ｏ）前記返信先メールアドレスが同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、
（ｐ）前記件名が同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、
のうち少なくともいずれかを要素とする前記特徴ベクトルを取得する請求項１に記載の電子メール分類装置。
【請求項３】
前記作成部は、前記特徴ベクトルのそれぞれに対応して、当該特徴ベクトルを取得した電子メールが迷惑メールである可能性を示す変数値を決定し、かつ、前記分類ルールとして、当該変数値を正常メールに対応するものと迷惑メールに対応するものとに分類する閾値を設定する請求項１又は請求項２に記載の電子メール分類装置。
【請求項４】
前記作成部は、前記変数値を正常メールに対応するものに分類する第１の閾値と、前記変数値を迷惑メールに対応するものに分類する第２の閾値とを設定し、
前記分類部は、新たに受信した電子メールを、正常メール、迷惑メール、及びその他の保留メールに分類する請求項３に記載の電子メール分類装置。
【請求項５】
前記作成部は、前記分類部により分類された電子メールについて、当該分類の結果を変更する入力を受け付けた場合に、当該電子メールに対応する前記変数値、又は前記閾値を調整する請求項３又は請求項４に記載の電子メール分類装置。
【請求項６】
前記作成部は、前記変数値に応じた重み付けが付加された前記分類情報を、前記学習データとして受け付ける請求項３から請求項５のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【請求項７】
前記作成部は、所定の契機により前記分類ルールを再作成する請求項１から請求項６のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【請求項８】
前記作成部は、前記受信部により現在までの所定期間に受信された電子メールに基づいて前記分類ルールを作成し、当該所定期間より前に受信された電子メールを参照しない請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【請求項９】
前記分類部により迷惑メールに分類された電子メールの情報を、当該電子メールの受信を管理するサーバへ通知する通知部をさらに備える請求項１から請求項８のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【請求項１０】
端末と接続され、当該端末に宛てた電子メールを管理する電子メール管理サーバであって、
前記電子メールを受信する受信部と、
前記受信部により受信された前記電子メールのヘッダ情報を前記端末へ転送し、かつ、当該端末からの要求に応じて、当該電子メールの本文を当該端末へ転送する転送部と、
前記受信部により受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得部と、
前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成部と、
前記作成部により作成された前記分類ルールを、所定のタイミングで前記端末へ送信する送信部と、を備え、
前記取得部は、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得する電子メール管理サーバ。
【請求項１１】
前記作成部は、前記電子メールが受信されてから所定期間において、当該電子メールの本文が前記端末へ転送された場合に、当該電子メールが正常メールであるとする前記分類情報を受け付け、当該電子メールの本文が前記端末へ転送されなかった場合に、当該電子メールが迷惑メールであるとする前記分類情報を受け付ける請求項１０に記載の電子メール管理サーバ。
【請求項１２】
電子メールを受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得ステップと、
前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成ステップと、
前記受信ステップにおいて新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから前記取得ステップにおいて取得される特徴ベクトルを参照し、前記作成ステップにおいて作成された前記分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類ステップと、をコンピュータが実行し、
前記取得ステップにおいて、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得する電子メール分類方法。
【請求項１３】
電子メールを受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得ステップと、
前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成ステップと、
前記受信ステップにおいて新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから前記取得ステップにおいて取得される特徴ベクトルを参照し、前記作成ステップにおいて作成された前記分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記取得ステップにおいて、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得させる電子メール分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受信した電子メールが迷惑メールであるか正常メールであるかを判定する電子メール分類装置、電子メール分類方法及び電子メール分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークの発展により、気軽に電子メール（以下、単にメールという。）を送受信できるようになったことに伴い、受信者が必要としていない迷惑メール（スパムメール、ｓｐａｍ  ｍａｉｌ）の数も増大している。ここで、「スパムメール」とは、受信者の意図を無視して事前の要請や同意なしに、無差別かつ大量発信されるメールを意味するものである。
【０００３】
このようなスパムメールは、添付ファイル等によるウイルス感染や、不要なメールの増加による受信者の業務生産性及び効率の低下や、トラフィックの増加によるサーバ及びネットワークへの負荷増大や、詐欺サイトへの誘導等による個人情報や機密情報の漏洩等の点において、個人及び団体を問わずに脅威となり得るものである。
【０００４】
そこで、このようなスパムメールを排除するための様々な対策がとられている。例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のメールアカウントに届くメールに対するフィルタがある。このフィルタは、送信者の情報（メールアドレス、ホスト情報等）による仕分けや、メール本文の構文解析を行う（例えば、非特許文献１及び非特許文献２参照）。
【０００５】
ところで、このようなフィルタをＰＣに比べて非力な携帯電話機等の携帯端末に適用しようとした場合、処理負荷が大きいため、実用には適さない。また、携帯端末の場合には、特定のサイトから漏洩したメールアドレスを利用してスパムメールが送信される場合が多く、一個人に対するスパムメールの送信者は限られている。したがって、メールの送受信を管理するサーバ（例えば、携帯電話の通信サービスを提供している会社（キャリア）のサーバ）において、フィルタルールの設定を行う方式がとられている（例えば、非特許文献３参照）。さらに、通信サービスのキャリアでは、ユーザからの迷惑メールの報告を受け付けて、フィルタルールを更新する場合もある（例えば、非特許文献４参照）。
【０００６】
しかしながら、フィルタルールの設定では、ユーザが受信拒否したいメールアドレスのドメインを登録する必要があるため、操作が煩雑となる。また、送信元のメールアドレスを偽装されたり、多数のサーバを用いて送信されたりした場合には効果が少ない。さらに、「携帯電話以外からのメールを拒否する」や「ＵＲＬを含むメールを拒否する」等の条件を設定した場合には、この拒否ルールに該当する正常メールを受信できなくなってしまう。
【０００７】
また、迷惑メールの報告をキャリアへ報告する場合には、該当のキャリアの携帯電話機からの報告メールに限定されており、さらに、ユーザによる操作が必要であるため、利便性に課題があった。
【０００８】
そこで、本発明者らは、スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減するための電子メールの分類手法を提案した（特願２００９−２４２２８７号明細書）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】ＳｐａｍＡｓｓａｓｓｉｎ、［平成２１年１０月７日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｖｎ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ／ｒｅｐｏｓ／ａｓｆ／ｓｐａｍａｓｓａｓｓｉｎ／ｂｒａｎｃｈｅｓ／３．２／ＲＥＡＤＭＥ＞
【非特許文献２】ＴｒａｎｓＷＡＲＥ、［平成２１年１０月７日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒａｎｓｗａｒｅ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｒｏｄｕｃｔ／ａｈ／ｆｉｌｔｅｒ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】「受信・拒否設定」、［平成２１年１０月７日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｔｔｄｏｃｏｍｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｉｎｆｏ／ｓｐａｍ＿ｍａｉｌ／ｍｅａｓｕｒｅ／ｄｏｍａｉｎ／＞
【非特許文献４】「迷惑メールを受け取ってしまったら」、［平成２１年１０月７日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｔｔｄｏｃｏｍｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｉｎｆｏ／ｓｐａｍ＿ｍａｉｌ／ｉｆ／ｉｎｄｅｘ０１．ｈｔｍｌ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、効率的にスパムメールを排除するためには、さらに処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減することが望まれる。
【００１１】
本発明は、スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減できる電子メール分類装置、電子メール管理サーバ、電子メール分類方法及び電子メール分類プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【００１３】
（１）電子メールを受信する受信部と、前記受信部により受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得部と、前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成部と、前記受信部により新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから前記取得部により取得される特徴ベクトルを参照し、前記作成部により作成された前記分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類部と、を備え、前記取得部は、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得する電子メール分類装置。
【００１４】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、メールのヘッダ情報の項目に基づく統計情報により特徴量を定義し、この特徴量を要素とする特徴ベクトルを取得し、分類情報及び特徴ベクトルを学習データとして分類ルールを作成する。これにより、電子メール分類装置は、メールから取得された各特徴ベクトルに応じて、正常メールであるかスパムメールであるかを分類することができる。
【００１５】
したがって、電子メール分類装置は、スパムメールに特有のヘッダ情報の法則性を特徴ベクトルとして表し、メール本文を解析することなくスパムメールを判定するので、メール本文を解析することに比べて処理負荷を低減することができる。さらに、電子メール分類装置は、自動的にメールを分類するので、ユーザの操作負荷を軽減することができる。
【００１６】
（２）前記取得部は、前記特徴ベクトルとして、（ａ）前記送信者のメールアドレスのトップレベルドメインが同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｂ）前記返信先メールアドレスのトップレベルドメインが同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｃ）前記送信者のメールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｄ）前記返信先メールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が同一である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｅ）前記送信者のメールアドレス内のアカウント部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｆ）前記送信者のメールアドレス内のホスト部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｇ）前記送信者のメールアドレス内のホスト部におけるドメイン階層の深さが同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｈ）前記返信先メールアドレス内のアカウント部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｉ）前記返信先メールアドレス内のホスト部の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｊ）前記返信先メールアドレス内のホスト部におけるドメイン階層の深さが同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｋ）前記送信者の名前の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｌ）前記件名の文字列長が同一分類である過去に受信した電子メールのうち、迷惑メールの割合を示すデータ、（ｍ）前記送信者の名前が同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、（ｎ）前記送信者のメールアドレスが同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、（ｏ）前記返信先メールアドレスが同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、（ｐ）前記件名が同一である電子メールを過去に受信したか否かを示すデータ、のうち少なくともいずれかを要素とする前記特徴ベクトルを取得する（１）に記載の電子メール分類装置。
【００１７】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス及び件名に基づく統計情報である１６種類のデータからなる特徴ベクトルを取得する。すなわち、電子メール分類装置は、メール本文は解析せず、過去に受信したメールの統計情報を学習することにより分類ルールを生成することで、携帯端末におけるスパムメールの特性を抽出することができる。これにより、電子メール分類装置は、処理負荷を低減しつつ、高精度で自動的にスパムメールを判定することができる。
【００１８】
（３）前記作成部は、前記特徴ベクトルのそれぞれに対応して、当該特徴ベクトルを取得した電子メールが迷惑メールである可能性を示す変数値を決定し、かつ、前記分類ルールとして、当該変数値を正常メールに対応するものと迷惑メールに対応するものとに分類する閾値を設定する（１）又は（２）に記載の電子メール分類装置。
【００１９】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、特徴ベクトルのそれぞれに対して、スパムメールである可能性を示す変数値を決定し、この変数値を分類するための閾値を設定する。したがって、電子メール分類装置は、受信したメールの特徴ベクトルを取得することにより変数値を求め、閾値と比較することにより正常メール及びスパムメールを容易に分類することができる。
【００２０】
（４）前記作成部は、前記変数値を正常メールに対応するものに分類する第１の閾値と、前記変数値を迷惑メールに対応するものに分類する第２の閾値とを設定し、
前記分類部は、新たに受信した電子メールを、正常メール、迷惑メール、及びその他の保留メールに分類する（３）に記載の電子メール分類装置。
【００２１】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、正常メールを判定するための第１の閾値と、スパムメールを判定するための第２の閾値とを個別に設定する。したがって、電子メール分類装置は、正常メール又はスパムメールである可能性が高いメールをそれぞれ判定でき、その他を保留メールに分類することにより、誤った分類を抑制できる。
【００２２】
（５）前記作成部は、前記分類部により分類された電子メールについて、当該分類の結果を変更する入力を受け付けた場合に、当該電子メールに対応する前記変数値、又は前記閾値を調整する（３）又は（４）に記載の電子メール分類装置。
【００２３】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、自動的な分類結果がユーザにより変更された場合、特徴ベクトル毎の変数値又は閾値を調整し、分類ルールの学習結果を調整することができる。したがって、電子メール分類装置は、変更入力により再学習し、分類精度を向上させることができる。
【００２４】
（６）前記作成部は、前記変数値に応じた重み付けが付加された前記分類情報を、前記学習データとして受け付ける（３）から（５）のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【００２５】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、スパムメールである可能性を示す変数値に応じた重み付けを学習データにできるので、確実性の高い分類情報が優先されることにより、分類精度の向上が期待できる。
【００２６】
（７）前記作成部は、所定の契機により前記分類ルールを再作成する（１）から（６）のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【００２７】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、例えば一定周期や、処理負荷の低下時等、所定の契機により分類ルールを再作成する。したがって、電子メール分類装置は、新たなメールを学習データとして、分類ルールを更新することができる。
【００２８】
（８）前記作成部は、前記受信部により現在までの所定期間に受信された電子メールに基づいて前記分類ルールを作成し、当該所定期間より前に受信された電子メールを参照しない（１）から（７）のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【００２９】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、現在までの所定期間に受信されたメールに基づいて学習するので、これより前に受信された古いメールを対象外とし、新しい情報により分類ルールを作成することができる。したがって、電子メール分類装置は、最近のスパムメールの特徴を反映して精度の高い分類ルールを作成することができる。
【００３０】
（９）前記分類部により迷惑メールに分類された電子メールの情報を、当該電子メールの受信を管理するサーバへ通知する通知部をさらに備える（１）から（８）のいずれかに記載の電子メール分類装置。
【００３１】
このような構成によれば、電子メール分類装置は、メールの受信を管理するサーバ（例えば、携帯電話の通信サービスを提供しているキャリアのサーバ）へ、スパムメールに分類したメールの情報を通知する。したがって、電子メール分類装置は、スパムメールの情報をサーバへ自動的に報告し、サーバにおいてフィルタルールを更新させることができる。
【００３２】
（１０）端末と接続され、当該端末に宛てた電子メールを管理する電子メール管理サーバであって、前記電子メールを受信する受信部と、前記受信部により受信された前記電子メールのヘッダ情報を前記端末へ転送し、かつ、当該端末からの要求に応じて、当該電子メールの本文を当該端末へ転送する転送部と、前記受信部により受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得部と、前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成部と、前記作成部により作成された前記分類ルールを、所定のタイミングで前記端末へ送信する送信部と、を備え、前記取得部は、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得する電子メール管理サーバ。
【００３３】
このような構成によれば、電子メール管理サーバは、メールのヘッダ情報の項目に基づく統計情報により特徴量を定義し、この特徴量を要素とする特徴ベクトルを取得し、分類情報及び特徴ベクトルを学習データとして分類ルールを作成する。これにより、電子メールの宛先である端末は、メールから取得された各特徴ベクトルに応じて、正常メールであるかスパムメールであるかを分類することができる。
【００３４】
したがって、電子メール管理サーバは、スパムメールに特有のヘッダ情報の法則性を特徴ベクトルとして表し、端末は、メール本文を解析することなくスパムメールを判定するので、メール本文を解析することに比べて処理負荷を低減することができる。さらに、端末は、自動的にメールを分類するので、ユーザの操作負荷を軽減することができる。
【００３５】
（１１）前記作成部は、前記電子メールが受信されてから所定期間において、当該電子メールの本文が前記端末へ転送された場合に、当該電子メールが正常メールであるとする前記分類情報を受け付け、当該電子メールの本文が前記端末へ転送されなかった場合に、当該電子メールが迷惑メールであるとする前記分類情報を受け付ける（１０）に記載の電子メール管理サーバ。
【００３６】
このような構成によれば、電子メール管理サーバは、端末がメール本文をダウンロードしたか否かを分類情報として、分類ルールを学習することができる。これにより、端末のユーザによる判断を教師データとして分類ルールの精度を向上することができる。
【００３７】
（１２）電子メールを受信する受信ステップと、前記受信ステップにおいて受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得ステップと、前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成ステップと、前記受信ステップにおいて新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから前記取得ステップにおいて取得される特徴ベクトルを参照し、前記作成ステップにおいて作成された前記分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類ステップと、をコンピュータが実行し、前記取得ステップにおいて、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得する電子メール分類方法。
【００３８】
このような構成によれば、電子メール分類方法をコンピュータが実行することにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【００３９】
（１３）電子メールを受信する受信ステップと、前記受信ステップにおいて受信された前記電子メールのヘッダ情報に基づいて、当該電子メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する取得ステップと、前記電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかの分類情報を受け付けた場合に、当該分類情報及び対応する前記特徴ベクトルを学習データとして、電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類するための分類ルールを作成する作成ステップと、前記受信ステップにおいて新たに電子メールを受信した際に、当該電子メールから前記取得ステップにおいて取得される特徴ベクトルを参照し、前記作成ステップにおいて作成された前記分類ルールに基づいて、当該電子メールが正常メールであるか迷惑メールであるかを分類する分類ステップと、をコンピュータに実行させ、前記取得ステップにおいて、前記ヘッダ情報に含まれる、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス又は件名のいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうち迷惑メールの割合を示すデータ、及び前記いずれかの項目が同一の電子メールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて前記特徴ベクトルを取得させる電子メール分類プログラム。
【００４０】
このような構成によれば、コンピュータに電子メール分類プログラムを実行させることにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】第１実施形態に係る携帯端末の機能構成を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る分類ルールの第１の例を示す図である。
【図３】第１実施形態に係る分類ルールの第２の例を示す図である。
【図４】第１実施形態に係るメール受信に伴う処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態に係る分類ルールを作成する処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態に係る管理サーバの機能構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
＜第１実施形態＞
以下、本発明の実施形態の一例である第１実施形態について説明する。本実施形態に係る携帯端末１（電子メール分類装置）は、メールの送受信を行う一連の処理において、ヘッダ情報を受信した状態、すなわち本文を受信する前の状態において、メールが迷惑メール（以下、スパムメールという。）であるか否かを判定する装置である。なお、携帯端末１は、例えば、携帯電話機やＰＨＳ等、所定のキャリアの無線通信サービスに対応した端末である。
【００４４】
図１は、本実施形態に係る携帯端末１の機能構成を示す図である。
携帯端末１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信部３０と、入力部４０と、表示部５０と、を備える。
【００４５】
制御部１０は、携帯端末１の全体を制御する部分であり、記憶部２０に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、前述のハードウェアと協働し、本実施形態における各種機能を実現している。制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってよい。なお、制御部１０が備える各部の機能は後述する。
【００４６】
記憶部２０は、ハードウェア群を携帯端末１として機能させるための各種プログラム、本実施形態の各種機能を制御部１０に実行させるプログラム、及び各種データベース等を記憶する。なお、記憶部２０が備える各種データベースは後述する。
【００４７】
通信部３０は、所定の周波数帯（例えば、２ＧＨｚ帯や８００ＭＨｚ帯等）で外部装置（例えば、基地局を介してメールの送受信を管理するサーバ）と通信を行う。そして、通信部３０は、アンテナより受信した信号を復調処理し、処理後の信号を制御部１０に供給し、また、制御部１０から供給された信号を変調処理し、アンテナから外部装置に送信する。
【００４８】
入力部４０は、携帯端末１に対するユーザからの指示入力を受け付けるインタフェース装置である。入力部４０は、例えばキー操作部やタッチパネルにより構成される。
【００４９】
表示部５０は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、携帯端末１による処理結果の画面を表示したりするものである。ユーザは、表示部５０に表示された画面により、受信メールを確認する。表示部５０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイであってよい。
【００５０】
前述の制御部１０は、メール受信部１１（受信部）と、特徴ベクトル取得部１２（取得部）と、分類部１３と、ルール作成部１４（作成部）と、データ登録部１５と、通知部１６と、を備える。また、記憶部２０は、ルールＤＢ（データベース）２１と、メールＤＢ２２と、を備える。
【００５１】
メール受信部１１は、通信部３０を介して、携帯端末１のユーザのメールアドレスに宛てたメールを受信する。
【００５２】
特徴ベクトル取得部１２は、メール受信部１１により受信されたメールのヘッダ情報に基づいて、メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する。ヘッダ情報には、送信者の名前、送信者のメールアドレス、返信先メールアドレス及び件名が含まれている。特徴ベクトル取得部１２は、ヘッダ情報に含まれるいずれかの項目に基づく分類が同一である過去に受信したメールのうちスパムメールの割合を示すデータ、及びいずれかの項目が同一のメールを過去に受信したか否かを示すデータの、少なくともいずれかに基づいて、特徴ベクトルを取得する。具体的には、特徴ベクトルは、以下の（ａ）〜（ｐ）の１６種類のデータのうちの少なくともいずれかを要素とするベクトルである。
【００５３】
（ａ）送信者のメールアドレスのトップレベルドメインが同一である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００５４】
この要素は、例えば、過去に受信したメールと送信者のメールアドレスのトップレベルドメインが一致した場合、このトップレベルドメインが一致するメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００５５】
なお、トップレベルドメインの一致するメールが所定の割合（ｐ１％）に満たない場合は、要素値を固定値（例えば「０」）と定義する。これにより、出現頻度が低い送信者のメールに対する分類結果により分類ルールが大きく変動して分類精度が低下するのを抑制できる。
【００５６】
（ｂ）返信先メールアドレスのトップレベルドメインが同一である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００５７】
この要素は、例えば、過去に受信したメールと返信先メールアドレスのトップレベルドメインが一致した場合、このトップレベルドメインが一致するメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００５８】
なお、トップレベルドメインの一致するメールが所定の割合（ｐ２％）に満たない場合は、要素値を固定値（例えば「０」）と定義する。これにより、出現頻度が低い返信先のメールに対する分類結果により分類ルールが大きく変動して分類精度が低下するのを抑制できる。
【００５９】
（ｃ）送信者のメールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が同一である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００６０】
この要素は、例えば、過去に受信したメールと送信者のメールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が一致した場合、この一致するメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００６１】
ここで、アカウント部とは、メールアドレスのうち「＠」マークよりも前方の文字列をいう。特徴ベクトル取得部１２は、アカウント部を所定の区切り文字（例えば、ハイフン、ドット、パイプ、アンダーバー等）で区切った場合の先頭の文字列により、過去に受信したメールとの一致又は不一致を判断してよい。これにより、例えば、「ｍａｉｌ−７５＠ｅｘａｍｐｌｅ．ｃｏｍ」と「ｍａｉｌ−０５＠ｅｘａｍｐｌｅ．ｃｏｍ」等のように、同一の送信者である可能性が高いメールアドレスを同一視して統計処理できる。
【００６２】
なお、一致するメールが所定の割合（ｐ３％）に満たない場合は、要素値を固定値（例えば「０」）と定義する。これにより、出現頻度が低い送信者のメールに対する分類結果により分類ルールが大きく変動して分類精度が低下するのを抑制できる。
【００６３】
（ｄ）返信先メールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が同一である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００６４】
この要素は、例えば、過去に受信したメールと返信先メールアドレスのアカウント部のうち少なくとも一部が一致した場合、この一致するメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００６５】
特徴ベクトル取得部１２は、（ｃ）の要素と同様に、アカウント部を所定の区切り文字（例えば、ハイフン、ドット、パイプ、アンダーバー等）で区切った場合の先頭の文字列により、過去に受信したメールとの一致又は不一致を判断してよい。
【００６６】
なお、一致するメールが所定の割合（ｐ４％）に満たない場合は、要素値を固定値（例えば「０」）と定義する。これにより、出現頻度が低い返信先のメールに対する分類結果により分類ルールが大きく変動して分類精度が低下するのを抑制できる。
【００６７】
（ｅ）送信者のメールアドレス内のアカウント部の文字列長が同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００６８】
この要素は、例えば、文字列長が所定の閾値（ｉ１）より大きい場合、同様に文字列長が閾値（ｉ１）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、文字列長が所定の閾値（ｉ１）以下の場合、同様に文字列長が閾値（ｉ１）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００６９】
（ｆ）送信者のメールアドレス内のホスト部の文字列長が同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００７０】
ここで、ホスト部とは、メールアドレスのうち「＠」マークよりも後方の文字列をいう。
この要素は、例えば、文字列長が所定の閾値（ｉ２）より大きい場合、同様に文字列長が閾値（ｉ２）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、文字列長が所定の閾値（ｉ２）以下の場合、同様に文字列長が閾値（ｉ２）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００７１】
（ｇ）送信者のメールアドレス内のホスト部におけるドメイン階層の深さが同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００７２】
ここで、ドメイン階層の深さとは、ホスト部がドット「．」によって区切られた個数をいい、例えば、「ｔｅｓｔ＠ｅｘａｍｐｌｅ．ｃｏｍ」の場合、「２」となる。
この要素は、例えば、ドメイン階層の深さが所定の閾値（ｉ３）より大きい場合、同様にドメイン階層の深さが閾値（ｉ３）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、ドメイン階層の深さが所定の閾値（ｉ３）以下の場合、同様にドメイン階層の深さが閾値（ｉ３）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００７３】
（ｈ）返信先メールアドレス内のアカウント部の文字列長が同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００７４】
この要素は、例えば、文字列長が所定の閾値（ｉ４）より大きい場合、同様に文字列長が閾値（ｉ４）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、文字列長が所定の閾値（ｉ４）以下の場合、同様に文字列長が閾値（ｉ４）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００７５】
（ｉ）返信先メールアドレス内のホスト部の文字列長が同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００７６】
この要素は、例えば、文字列長が所定の閾値（ｉ５）より大きい場合、同様に文字列長が閾値（ｉ５）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、文字列長が所定の閾値（ｉ５）以下の場合、同様に文字列長が閾値（ｉ５）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００７７】
（ｊ）返信先メールアドレス内のホスト部におけるドメイン階層の深さが同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００７８】
この要素は、例えば、ドメイン階層の深さが所定の閾値（ｉ６）より大きい場合、同様にドメイン階層の深さが閾値（ｉ６）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、ドメイン階層の深さが所定の閾値（ｉ６）以下の場合、同様にドメイン階層の深さが閾値（ｉ６）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００７９】
（ｋ）送信者の名前の文字列長が同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００８０】
この要素は、例えば、文字列長が所定の閾値（ｉ７）より大きい場合、同様に文字列長が閾値（ｉ７）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、文字列長が所定の閾値（ｉ７）以下の場合、同様に文字列長が閾値（ｉ７）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００８１】
（ｌ）件名の文字列長が同一分類である過去に受信したメールのうち、スパムメールの割合を示すデータ。
【００８２】
この要素は、例えば、文字列長が所定の閾値（ｉ８）より大きい場合、同様に文字列長が閾値（ｉ８）を超える過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。また、文字列長が所定の閾値（ｉ８）以下の場合、同様に文字列長が閾値（ｉ８）以下の過去に受信したメールのうち、スパムメールと過去に判定された割合を示す「０」〜「１」の実数値データである。
【００８３】
なお、上記（ｅ）〜（ｌ）の要素において、各閾値（ｉ１〜ｉ８）は複数あってもよく、これらの閾値により区切られた分類ごとに要素値が設定される。これにより、特徴ベクトル取得部１２は、文字列長やドメイン階層の深さによってスパムメールの割合に関する傾向が大きく変動する場合に、傾向が異なる分類ごとに要素値を差別化できるので、誤判定を抑制してメールの分類精度を向上できる。
【００８４】
（ｍ）送信者の名前が同一であるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｎ）送信者のメールアドレスが同一であるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｏ）返信先メールアドレスが同一であるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｐ）件名が同一であるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
なお、（ｍ）〜（ｐ）の要素は、「ＹＥＳ」又は「ＮＯ」の２値データである。
【００８５】
特徴ベクトル取得部１２は、これら（ａ）〜（ｐ）の要素の組合せにより、スパムメールの特徴を特定の特徴ベクトルで表すことができる。また、スパムメールは、簡易なフィルタルールではスパムメールと判断されやすいメーリングリストや、定期購読しているメールマガジン等とは、異なる特徴ベクトルとなるため、精度良く分類することができる。
【００８６】
なお、特徴ベクトル取得部１２は、過去に受信したメールを参照して比較する際、メール受信部１１により所定期間（例えば、現在までの１年間）に受信されたメールを対象としてよい。これにより、携帯端末１は、スパムメールの特徴が変化することによる影響を低減し、新たなスパムメールを精度良く検出できる。
【００８７】
分類部１３は、特徴ベクトル取得部１２により取得された特徴ベクトルを参照し、後述の分類ルール（ルールＤＢ２１）に基づいて、メールが正常メールであるかスパムメールであるかを分類する。
【００８８】
なお、分類ルールが作成されていない初期状態では、分類部１３は、過去に受信した複数のメールを仮のルールによって分類する。具体的には、例えば、送信者がアドレス帳に登録されているものは正常メール、それ以外をスパムメールとする。あるいは、ユーザの操作入力により分類されている場合には、この分類に従うこととしてよい。
【００８９】
ルール作成部１４は、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかの分類情報を受け付けた場合に、この分類情報及び対応する特徴ベクトルを学習データとして、メールが正常メールであるかスパムメールであるかを分類するための分類ルールを作成する。分類情報は、分類部１３により分類された結果であり、この結果の中でも確実性の高いデータ、すなわち、正常メール又はスパムメールである可能性が高いデータであることが好ましい。なお、分類ルールの作成は、処理負荷が軽い方法が望ましく、例えば、ｋ−ＮＮ法や決定二分木、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等の学習アルゴリズムを利用することができる。
【００９０】
ここで、ルール作成部１４は、例えば一定周期や、携帯端末１の処理負荷の低下時等、所定の契機により分類ルールを再作成する。また、ルール作成部１４は、スパムメールの特徴が変化した場合にも分類の精度を維持させるために、メール受信部１１により現在までの所定期間（例えば、１年間）に受信されたメールに基づいて分類ルールを作成する。ルール作成部１４は、この所定期間より前に受信されたメールを参照しないことで、古いスパムメールの特徴に影響されず、新たなスパムメールを精度良く判定することができる。また、対象データ量が減少するため、携帯端末１の処理負荷が低減される。
【００９１】
ここで、作成される分類ルールの例を説明する。
図２は、本実施形態に係る分類ルールの第１の例を示す図である。
【００９２】
ルール作成部１４は、所定の学習アルゴリズムによって、各特徴ベクトルに対して、スパムメールである可能性を示す変数値Ｐｓ（０≦Ｐｓ≦１）を決定する。Ｐｓは、１に近ければスパムメールである可能性が高く、０に近ければ正常なメールである可能性が高い。前述の分類情報は、このＰｓであってよい。また、Ｐｓが０又は１に近いほど重み付けをした値を分類情報としてもよい。
【００９３】
図２の例では、理想的な分類ルールにより、受信したメールから取得される特徴ベクトルに対応してＰｓが０又は１の近辺に集中している。縦軸は実際の正常メール及びスパムメールの件数の累積分布を示しており、正常メール（実線）は、Ｐｓが０付近で１００％に達しているが、スパムメール（破線）は、Ｐｓが１付近まで０％である。
【００９４】
ここで、ルール作成部１４は、Ｐｓを正常メールに対応するものとスパムメールに対応するものとに分類する閾値Ｐｓｔｈを設定する。図２の場合には、ルール作成部１４は、Ｐｓｔｈを「０．５」に設定し、ＰｓがＰｓｔｈ未満のメールを正常メール（フォルダ１）に、ＰｓがＰｓｔｈ以上のメールをスパムメール（フォルダ２）に分類している。
【００９５】
理想的な状態では、このように確実にメールを分類することができるが、現実的にはＰｓは様々な値をとるため、１つの閾値Ｐｓｔｈにより確実に分類することは難しい。
図３は、本実施形態に係る分類ルールの第２の例を示す図である。
【００９６】
図３の例では、正常メール（実線）は、Ｐｓが０から離れた値にも、スパムメールは、Ｐｓが１から離れた値にも分散している。そのため、ルール作成部１４は、第１の閾値（Ｐｓｔｈ１＝０．３）及び第２の閾値（Ｐｓｔｈ２＝０．７）を設定している。この場合、分類部１３は、ＰｓがＰｓｔｈ１未満であれば正常メール（フォルダ１）に、ＰｓがＰｓｔｈ２以上であればスパムメール（フォルダ３）に受信メールを分類する。そして、分類部１３は、ＰｓがＰｓｔｈ１以上Ｐｓｔｈ２未満であれば、受信メールを保留メール（フォルダ２）に分類する。
【００９７】
図１に戻って、データ登録部１５は、分類部１３により分類されたメールを、メールＤＢ２２にフォルダ分け（正常メール、保留メール、スパムメール）して格納する。このとき、データ登録部１５は、特徴ベクトル及び分類情報（Ｐｓ又はＰｓに重み付けをした値）をメールに対応付けて格納する。
【００９８】
また、データ登録部１５は、入力部４０からの所定の操作入力に応じて、分類結果を変更してメールＤＢ２２を更新する。具体的には、例えば、正常メールに分類されたメールをスパムメールのフォルダに移動したり、保留メールに分類されたメールを正常メール又はスパムメールのフォルダに移動したりといった操作を受け付けることにより、メールＤＢ２２を更新する。
【００９９】
さらに、データ登録部１５は、このような分類結果の変更入力を受け付けた場合に、この変更情報をルール作成部１４へ提供する。ルール作成部１４は、この変更情報に基づいて、ルールＤＢ２１の分類ルールを更新する。
【０１００】
具体的には、ルール作成部１４は、分類を変更したメールに対応する前述の変数値Ｐｓ若しくは閾値Ｐｓｔｈ（Ｐｓｔｈ１、Ｐｓｔｈ２）、又はその両方を調整する。すなわち、例えば、スパムメール又は保留メールを正常メールに変更した場合はＰｓを小さく、正常メール又は保留メールをスパムメールに変更した場合はＰｓを大きく調整する。また、保留メールを正常メールに変更した場合はＰｓｔｈ１を大きく、保留メールをスパムメールに変更した場合はＰｓｔｈ２を小さく調整する。
【０１０１】
通知部１６は、分類部１３によりスパムメールに分類されたメールの情報を、このメールの受信を管理するサーバ（携帯端末１の通信サービスを提供しているキャリアのサーバ）へ通知する。この通知は、所定のアドレスに対するメール通知であってよい。通知を受け付けたサーバは、受信メールのフィルタルールを更新し、携帯端末１へのスパムメールの送信を抑制することができる。
【０１０２】
なお、通知部１６は、メールが分類されたタイミングで自動的に通知を行ってもよいが、これには限られない。通知部１６は、誤った分類に基づく自動通知を防ぐため、ユーザの確認入力を受け付けた場合に通知することとしてよい。また、通知部１６は、自動的な通知を行わず、ユーザからの要求に応じて通知することとしてもよい。
【０１０３】
図４は、本実施形態に係る携帯端末１におけるメール受信に伴う制御部１０の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０４】
ステップＳ１（受信ステップ）において、制御部１０（メール受信部１１）は、携帯端末１のユーザ宛のメールを受信する。
【０１０５】
ステップＳ２（取得ステップ）において、制御部１０（特徴ベクトル取得部１２）は、ステップＳ１で受信したメールのヘッダ情報と、過去に受信したメールのヘッダ情報及び分類情報（正常メールかスパムメールかの区分情報）とに基づいて、特徴ベクトルを取得する。
【０１０６】
ステップＳ３（分類ステップ）において、制御部１０（分類部１３）は、ステップＳ２で取得した特徴ベクトルを、ルールＤＢ２１に格納されている分類ルールと照合し、受信したメールを、正常メール、スパムメール又は保留メールに分類する。
【０１０７】
ステップＳ４において、制御部１０（データ登録部１５）は、ステップＳ３で分類したメールを、フォルダ分けして分類情報と共にメールＤＢ２２に格納する。
【０１０８】
図５は、本実施形態に係る携帯端末１の制御部１０（ルール作成部１４）が分類ルールを作成する処理（作成ステップ）の流れを示すフローチャートである。
【０１０９】
ステップＳ１１において、ルール作成部１４は、分類ルール作成のタイミングか否かを判定する。具体的には、所定の周期の到来や、携帯端末１の処理負荷が所定以下に低下したことを検知し、作成のタイミングと判定する。ルール作成部１４は、この判定がＹＥＳの場合、処理をステップＳ１２に移し、判定がＮＯの場合、処理をステップＳ１７に移す。
【０１１０】
ステップＳ１２において、ルール作成部１４は、メールＤＢ２２から、分類済みのメールに関する分類情報、及び各メールの特徴ベクトルを、学習データとして取得する。
【０１１１】
ステップＳ１３において、ルール作成部１４は、ステップＳ１２で取得した学習データに基づいて、所定のアルゴリズムにより分類ルールの学習を行う。具体的には、まず、各特徴ベクトルに変数値Ｐｓを付与する。
【０１１２】
ステップＳ１４において、ルール作成部１４は、ステップＳ１３で付与されたＰｓを、通常メール又はスパムメールに分類するための閾値Ｐｓｔｈを決定する。閾値Ｐｓｔｈは、前述のように、２種類（Ｐｓｔｈ１、Ｐｓｔｈ２）を決定されることとしてよい。
【０１１３】
ステップＳ１５において、ルール作成部１４は、ステップＳ１３及びステップＳ１４において作成した分類ルールを、ルールＤＢ２１に格納する。
【０１１４】
ステップＳ１６において、ルール作成部１４は、分類ルールの作成を終了するか否かを判定する。具体的には、ルール作成部１４は、メールの分類又は分類ルールの更新が不要となった場合に、所定の操作入力を受け付けることにより、分類ルールの作成終了を判定する。ルール作成部１４は、この判定がＹＥＳの場合、処理を終了し、判定がＮＯの場合、処理をステップＳ１１に戻して、所定のタイミングでの分類ルールの作成を継続する。
【０１１５】
ステップＳ１７において、ルール作成部１４は、ユーザからの操作入力により分類結果を変更されたか否かを判定する。ルール作成部１４は、この判定がＹＥＳの場合、処理をステップＳ１８に移し、判定がＮＯの場合、処理をステップＳ１６に移す。
【０１１６】
ステップＳ１８において、ルール作成部１４は、ルールＤＢ２１に格納されている分類ルールによる分類結果が適切ではなかったので、分類を変更されたメールの変数値Ｐｓ又は閾値Ｐｓｔｈを調整する。そして、ルール作成部１４は、処理をステップＳ１５に移し、分類ルールを更新する。
【０１１７】
以上のように、本実施形態によれば、携帯端末１は、ヘッダ情報から容易に抽出可能な数種類のデータに基づいて容易に特徴ベクトルを取得し、各特徴ベクトルに付与された変数値Ｐｓを閾値Ｐｓｔｈ（Ｐｓｔｈ１、Ｐｓｔｈ２）により容易に自動分類する。したがって、携帯端末１は、分類ルールの作成及び分類の処理負荷を低減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減することができる。さらに、携帯端末１は、メール本文は解析せず、携帯端末１におけるスパムメールに特有のヘッダ情報の法則性を特徴ベクトルとして表した分類ルールを生成するので、処理負荷を低減しつつ、高精度で自動的にスパムメールを判定することができる。
【０１１８】
ここで、既存の手法では、以下の１７種類のデータを要素とする特徴ベクトルを用いた。
（ａ´）送信者のメールアドレスがアドレス帳に登録されているか否かを示すデータ。
（ｂ´）送信者の名前が共通で送信者のメールアドレスが異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｃ´）送信者のメールアドレスが共通で送信者の名前が異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｄ´）送信者の名前が共通で返信先メールアドレスが異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｅ´）返信先メールアドレスが共通で送信者の名前が異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｆ´）送信者のメールアドレスが共通で返信先メールアドレスが異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｇ´）返信先メールアドレスが共通で送信者のメールアドレスが異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｈ´）送信者の名前が共通で件名が異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｉ´）件名が共通で送信者の名前が異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｊ´）送信者のメールアドレスが共通で件名が異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｋ´）件名が共通で送信者のメールアドレスが異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｌ´）件名が共通で返信先メールアドレスが異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｍ´）返信先メールアドレスが共通で件名が異なるメールを過去に受信したか否かを示すデータ。
（ｎ´）送信者のメールアドレスが前回いつ出現したかを示すデータ。
（ｏ´）送信者の名前が前回いつ出現したかを示すデータ。
（ｐ´）返信先メールアドレスが前回いつ出現したかを示すデータ。
（ｑ´）件名が前回いつ出現したかを示すデータ。
この既存の手法の場合、アドレス帳の登録件数をｎ件、過去のメール件数をＮ件としたとき、比較処理の最大回数は、（ａ´）について「ｎ」回、（ｂ´）〜（ｍ´）について、それぞれ「２Ｎ」回、（ｎ´）〜（ｑ´）について、それぞれ「Ｎ」回なので、合計で「ｎ＋１２×２Ｎ＋４×Ｎ」回の比較処理が必要であった。
【０１１９】
これに対して、本実施形態の場合、（ａ）〜（ｐ）の各要素について最大で「Ｎ」回、合計「１６×Ｎ」回の比較処理により特徴ベクトルを作成できる。したがって、携帯端末１は、さらに処理負荷を軽減することができる。
【０１２０】
なお、特徴ベクトルとして、本実施形態における（ａ）〜（ｐ）の要素に、上記の（ａ´）〜（ｑ´）の要素をさらに加えてもよい。この場合、特徴ベクトルがさらに細分化されるので、分類精度の向上が期待できる。
【０１２１】
また、携帯端末１は、自動的な分類結果がユーザにより変更された場合、特徴ベクトル毎の変数値Ｐｓ又は閾値Ｐｓｔｈを調整し、分類ルールの学習結果を調整することができるので、ユーザからの変更入力により再学習し、分類精度を向上させることができる。さらに、携帯端末１は、変数値Ｐｓに応じた重み付けを学習データにできるので、確実性の高い分類情報が優先されることにより、分類精度の向上が期待できる。
【０１２２】
また、携帯端末１は、例えば一定周期や、処理負荷の低下時等、所定の契機により分類ルールを再作成するので、新たなメールを学習データとして、分類ルールを更新することができる。さらに、携帯端末１は、現在までの所定期間に受信されたメールに基づいて学習するので、これより前に受信された古いメールを対象外とし、新しい情報により分類ルールを作成することができる。したがって、携帯端末１は、最近のスパムメールの特徴を反映して精度の高い分類ルールを作成することができる。
【０１２３】
また、携帯端末１は、メールの受信を管理するサーバへ、スパムメールに分類されたメールの情報を自動的に又は要求に応じて通知するので、このサーバにおいてフィルタルールを更新させ、スパムメールの受信を抑制することができる。
【０１２４】
＜第２実施形態＞
以下、本発明の実施形態の一例である第２実施形態について説明する。本実施形態に係る管理サーバ２（電子メール管理サーバ）は、携帯端末１ａと接続され、この携帯端末１ａに宛てたメールを管理するサーバであり、例えば、携帯電話やＰＨＳ等の所定の無線通信サービスを提供するキャリアのサーバである。管理サーバ２は、携帯端末１ａにおいて、受信したメールがスパムメールであるか否かを判定するための分類ルールを生成して、この携帯端末１ａへ提供する。
以下、第１実施形態である携帯端末１の構成と比較しながら、同様の構成については、同一の符号又は「ａ」を付加した符号を付し、説明を省略又は簡略化する。
【０１２５】
図６は、本実施形態に係る管理サーバ２の機能構成を示す図である。
管理サーバ２は、制御部１０ａと、記憶部２０ａと、通信部３０ａと、入力部４０ａと、表示部５０ａと、を備える。
【０１２６】
制御部１０ａは、第１実施形態の制御部１０に相当し、管理サーバ２の全体を制御する部分であり、記憶部２０ａに記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、前述のハードウェアと協働し、本実施形態における各種機能を実現している。
【０１２７】
記憶部２０ａは、第１実施形態の記憶部２０に相当し、ハードウェア群を管理サーバ２として機能させるための各種プログラム、本実施形態の各種機能を制御部１０ａに実行させるプログラム、及び各種データベース等を記憶する。
【０１２８】
通信部３０ａは、第１実施形態の通信部３０に相当し、所定のネットワーク３及び基地局４を介して、複数の携帯端末１ａと通信を行う。
【０１２９】
入力部４０ａは、第１実施形態の入力部４０に相当し、管理サーバ２に対するユーザ（管理者）からの指示入力を受け付けるインタフェース装置である。
【０１３０】
表示部５０ａは、第１実施形態の表示部５０に相当し、ユーザ（管理者）にデータの入力を受け付ける画面を表示したり、管理サーバ２による処理結果の画面を表示したりするものである。
【０１３１】
ここで、制御部１０ａは、メール受信部１１ａ（受信部）と、特徴ベクトル取得部１２ａ（取得部）と、ルール作成部１４ａ（作成部）と、データ登録部１５ａと、メール転送部１７（転送部）と、ルール送信部１８（送信部）と、を備える。
また、記憶部２０ａは、ルールＤＢ２１ａと、メールＤＢ２２ａと、を備える。
【０１３２】
メール受信部１１ａは、第１実施形態のメール受信部１１に相当する。メール受信部１１ａは、通信部３０ａを介して、いずれかの携帯端末１ａのユーザのメールアドレスに宛てたメールを受信し、メールＤＢ２２ａに記憶する。
【０１３３】
特徴ベクトル取得部１２ａは、第１実施形態の特徴ベクトル取得部１２に相当し、メール受信部１１ａにより受信されたメールのヘッダ情報に基づいて、第１実施形態と同様に、メールの特徴を示す特徴ベクトルを取得する。
【０１３４】
ルール作成部１４ａは、第１実施形態のルール作成部１４に相当し、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかの分類情報を受け付けた場合に、この分類情報及び対応する特徴ベクトルを学習データとして、第１実施形態と同様に、メールが正常メールであるかスパムメールであるかを分類するための分類ルールを作成して、ルールＤＢ２１ａに記憶する。
【０１３５】
ここで、ルール作成部１４ａは、メールが受信されてから所定期間において、このメールの本文が宛先である携帯端末１ａへ転送された場合に、このメールが正常メールであるとする分類情報をメールＤＢ２２ａから受け付ける。また、ルール作成部１４ａは、このメールの本文が携帯端末１ａへ転送されなかった場合に、このメールがスパムメールであるとする分類情報をメールＤＢ２２ａから受け付ける。
【０１３６】
データ登録部１５ａは、特徴ベクトル取得部１２ａにより取得された特徴ベクトル、及びメール転送部１７の処理状況に応じた分類情報（Ｐｓ又はＰｓに重み付けをした値）をメールに対応付けて格納する。
【０１３７】
メール転送部１７は、メール受信部１１ａにより受信されてメールＤＢ２２に格納されているメールのヘッダ情報を携帯端末１ａへ転送し、かつ、この携帯端末１ａからの要求に応じて、メールの本文を携帯端末１ａへ転送する。また、この転送結果は、データ登録部１５に通知され、転送の有無に応じた分類情報がメールＤＢ２２に記憶される。
【０１３８】
ルール送信部１８は、ルール作成部１４ａにより作成された分類ルールを、所定のタイミングで携帯端末１ａへ送信する。所定のタイミングとは、携帯端末１ａからの要求を受けたタイミングであってよく、携帯端末１ａは、定期的に管理サーバ２から分類ルールをダウンロードして更新する。
【０１３９】
なお、携帯端末１ａは、受信したメールをダウンロードした分類ルールにより分類するために、メールの特徴ベクトルを取得する第１実施形態の特徴ベクトル取得部１２を備えていることとしてよい。あるいは、上記のメール転送部１７が特徴ベクトル取得部１２ａにより取得された特徴ベクトルを、携帯端末１ａへ、メールのヘッダ情報と共に転送してもよい。
【０１４０】
また、管理サーバ２は、第１実施形態の分類部１３を備えていてもよい。この場合、データ登録部１５ａは、分類部１３により分類された結果と、メール転送部１７の転送結果に応じた分類情報とが異なる場合、この変更情報をルール作成部１４ａへ提供する。ルール作成部１４ａは、この変更情報に基づいて、第１実施形態と同様に、ルールＤＢ２１ａの分類ルールを更新する。
【０１４１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【０１４２】
前述の変数値Ｐｓは、スパムメールである可能性を示すと共に、受信したメールの重要度を表す指標としても利用可能である。すなわち、携帯端末１（又は１ａ）は、Ｐｓが小さい（０に近い）ほど、受信したメールが重要又は緊急であると判断し、格納フォルダを分類し、又はフラグを付与し、ユーザに提示してもよい。
【０１４３】
また、前述の実施形態では、本発明を携帯端末１（又は１ａ）が受信するメールに適用した場合を説明したが、電子メール分類装置又は電子メール管理サーバは、これには限られず、本発明は、インターネットにおけるメールを送受信するＰＣ等その他の通信端末、及びこのメールの送受信を管理するサーバにも適用可能である。
【０１４４】
また、前述の実施形態では、特徴ベクトル取得部１２（又は１２ａ）は、ヘッダ情報に含まれる項目に基づく分類が同一である過去に受信した電子メールのうちスパムメールの割合を示すデータを要素として、特徴ベクトルを取得した。これらの要素となる統計値は、予め分類ごとに算出され、分類ルールと共に記憶されていてもよい。このことによれば、携帯端末１（又は１ａ）において新たに受信したメールを分類する際に、特徴ベクトルの取得処理の負荷が低減される。
【符号の説明】
【０１４５】
１  携帯端末（電子メール分類装置）
１ａ  携帯端末
２  管理サーバ（電子メール管理サーバ）
１０、１０ａ  制御部
１１、１１ａ  メール受信部（受信部）
１２、１２ａ  特徴ベクトル取得部（取得部）
１３  分類部
１４、１４ａ  ルール作成部（作成部）
１５、１５ａ  データ登録部
１６  通知部
１７  メール転送部（転送部）
１８  ルール送信部（送信部）
２０、２０ａ  記憶部
２１、２１ａ  ルールＤＢ
２２、２２ａ  メールＤＢ
３０、３０ａ  通信部
４０、４０ａ  入力部
５０、５０ａ  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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