决策树算法的垃圾邮件过滤，其实还挺有意思的，尤其是结合校园网的实际情况来优化带宽这块。申报国家“863 计划”的背景也不小，能拿来做案例研究，挺合适的。

哈尔滨理工大学的信息化项目背景下，拿决策树算法去搞垃圾邮件过滤，就接地气。不是为了炫技，而是要真问题——怎么减少校园网络上的带宽浪费。

过滤逻辑上，是结合通信行为来做判断的，不光靠内容，思路还蛮先进的。像你要大量邮件数据，或者做点轻量级的机器学习项目，这套方案还挺能借鉴的。

顺便给你挖了几个不错的资源：一个是讲决策树在数据挖掘中的应用，代码简洁，逻辑清晰，适合入门。还有一个是ELLA 垃圾邮件分类的MATLAB 代码，对算法实现感兴趣的可以看看。那个2008 年的综述，虽然旧了点，但思路还挺全。

如果你想快速上手代码，建议先撸一下决策树的基本实现，再看看垃圾邮件的行为特征数据是怎么整理的。嗯，别忘了，训练集和测试集的划分也挺关键，关系到最终模型的靠谱程度。