شناسایی هرزنامه ها با استفاده از مدل n-gram

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,500

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ITEC01_013

تاریخ نمایه سازی: 12 اردیبهشت 1391

چکیده مقاله:

با توجه به گرایش افرادو دولت ها به کاربرد ارتباطات الکترونیکی سودجویان هرروز به دنبال راهی برای بهره برداری ا ز این محیط ارتباطی مجازیداریند یکی از موارد ناخواسته در ارتباطات الکترونیکی پیامهای ناخواسته و غیرمعتبر می باشد درمحیط تبادل نامه های الکترونیکی این پیام ها با نام هرزنامه شناخته می شوند از جمله مواردی که درعمل باعث مقبولیت یک سرویس دهنده پست الکترونیکی می گردد توانایی فیلترینگ خودکار این گونه نامه ها م یبا شد لذا الگوریتمهای فیلترینگ هرزنامه ها بطور مداوم درحال پیشرفت و تکامل هستند و درمقابل نیز فرستندگان هرزنامه روشهای جدیدی برای عبور از فیلترها ابداع می کنند یکی از روشهای مناسب برای فیلترینگ هرزنامه ها مدل n-gram می باشد که اساس آن برفرض وابسته بودن هرکلمه از نامه به n کلمه قبلی استوار است این روش از دقت و سرعت مناسبی برخودار می باشد. دراین مقاله کارایی و نرخ موفقیت این مدل درتشخیص و دسته بندی هرزنامه ها مورد مطالعه قرارگرفته است.

نویسندگان

فتانه دلاوری

دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه شیراز

سیدمحمد بیدکی

کارشناس ارشد مرکز آموزش عالی پاسارگاد شیراز

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Carpinter, J. and R. Hunt, Tightening the net: A review ...
  • Christopher D. Manning, Hinrich Schitze, Foundations of Statistical Natural Language ...
  • CIltIk, A. and T. Gingor, Time-efficiet spam e-mail filtering using ...
  • emron1 database. Available from: http ://www. aueb , gr/users/i on/data/enron ...
  • Fumera, G., I. Pillai, and F. Roli, Spam Filtering Based ...
  • Guzella, T.S. and W.M. Caminhas, A review of machine learning ...
  • KANARIS, I., et al., WORDS VS CHARACTE N-GRAMS FOR ANTI-SPA ...
  • Kanaris, I., K. Kanaris, and E. Stamatatos. Spam Detection Using ...
  • Ke'selj, V., et al., DalTEC 2005 Spam Track: Spam Filtering ...
  • Liu, H. and C.-m. Zhang. Spam Filtering based _ Character ...
  • Meadow, C.T. et al., Text information retrieval systems, Emerald Group ...
  • Sanz, E.P., J.M.G. Hidalgo, and J.C.C. Perez, Email Spam Filtering. ...
  • Wei, C.-P., H.-C. Chen, and T.-H. Cheng, Effective spam filtering: ...
  • نمایش کامل مراجع