智能邮件处理系统采用规则过滤与轻量级机器学习融合策略：先用关键词+正则快速分流结构化邮件；再以TF-IDF+LogisticRegression分类模糊语义类；最后结合优先级决策、白名单及IMAP/SMTP自动收发归档，确保稳定落地。
用Python构建智能邮件处理系统，核心在于把分类和过滤变成可自动执行的流程——不是靠规则硬匹配，而是结合文本特征提取、模型判断和业务逻辑控制。重点不在“多高级的AI”，而在“怎么让简单方法稳定跑起来”。
多数日常邮件（如验证码、订阅通知、账单提醒）结构固定，适合用规则快速分流。不依赖模型，响应快、易调试。
对规则覆盖不了的“模糊类”（如客户咨询 vs 投诉 vs 售后），用轻量级机器学习更可靠。不用BERT，也能达到85%+准确率。
纯模型怕误判，纯规则太死板。两者结合才是生产环境的实用解法。
使用模板与程序分离的方式构建，依靠专门设计的数据库操作类实现数据库存取，具有专有错误处理模块，通过 Email 实时报告数据库错误，除具有满足购物需要的全部功能外，成新商城购物系统还对购物系统体系做了丰富的扩展，全新设计的搜索功能，自定义成新商城购物系统代码功能代码已经全面优化，杜绝SQL注入漏洞前台测试用户名：admin密码：admin888后台管理员名：admin密码：admin888
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分类完不落地，等于没做。用标准协议接入真实邮箱，让系统真正“动起来”。
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：数据清洗质量、规则更新机制、以及错误日志的完整记录。跑通一次后，再逐步加NLP优化或集成企业微信通知，就很顺了。
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