基于贝叶斯网络的垃圾邮件过滤模型设计流程如下：1. 准备数据：导入数据集并读取。2. 数据预处理：去除数字与字典中的词汇。3. 划分数据集：按一定比例拆分先验数据为训练集和测试集。4. 特征提取：将文本解析为数据字典。5. 构建模型：使用训练数据训练模型，计算各类别下词汇出现的概率。6. 模型测试：使用测试数据集评估模型的准确率。分类标准为当P(垃圾邮件|文字内容) > P(正常邮件|文字内容)时，判断为垃圾邮件。考虑到单个词判断的误差，联合判断所有词的出现概率可以提高准确性。假设各词语之间彼此不相关（实际上有一定相关性，但可忽略）。