فیلتر کردن هرزنامه با استفاده از یکروش ترکیبی انتخاب ویژگی

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,791

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

NCSCIT02_099

تاریخ نمایه سازی: 17 اردیبهشت 1391

چکیده مقاله:

امروزه افزایش حجم هرزنامه ها برای بیشتر کاربران اینترنت آزاردهندها ست درسالهای اخیر به کارگیری تکنیکهای یادگیری ماشین برای فیلتر کردن خودکار هرزنامه ها توجه بسیاری از محققان را جلب کرده است دراین مقاله یک سیستم فیلترینگ هرزنامه ارایه شده است که مبتنی بر الگوریتم adaboost می باشد درروش پیشنهادی از کلمات موجوددرایمیل به عنوان ویژگیهای پایه درمساله ی طبقه بندی ایمیل استفاده شده است از آن جهت که انتخاب ویژگی نقش مهمی را دربهبود کارایی فیلتر کردن هرزنامه ایفا می کنددر سیستم فیلترینگ پیشنهادی از یک روش ترکیبی برای شناسایی ویژگیهای مرتبط وحذف ویژگیهای نامربوط استفاده شده است نتایج برروی مجموعه داده ی استاندارد lingspam مورد آزمایش و مقایسه قرارگرفته است درنهایت برای مقایسه نتایج حاصل چندالگوریتم دیگر را روی داده ها اعمال کرده و نتایج آنها با نتایج بدست آمده مقایسه می شود نتایج آزمایشات نشان میدهند این سیستم کارایی قابل قبولی درحدود 0.983 را نشان میدهد.

نویسندگان

آزاده بیرانوند

گروه کامپیوتر دانشگاه شهید چمران اهواز

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 :
  • M. Chang, C K. Poon, "Using phrase as features in ...
  • ensemble approach applied to classify spam e-mails, Expert Systems with ...
  • T. S. Guzella, W. _ Caminhas, _ review of machine ...
  • A.L. Blum, P. Langley, "Selection of relevant features and examples ...
  • Y. Yang, J o. Pedersenl, _ comparative study on feature ...
  • LingSpam public corpus, (20 _ 0), <http _ //www. aueb ...
  • R. Neumayer, "Clustering based ensembe classification for Spam filtering", Proceedings ...
  • T.G. Dietterich, "Ensemble methods in machine learning", Lecture Notes in ...
  • S. Tulyakov, et all, "Review of Classifier Combination Methods", Studies ...
  • Y. Freund, R. Schapire, "Experiments with a New Boosting Algorithm", ...
  • MC. Su, et al, A neural tree and its application ...
  • نمایش کامل مراجع