全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

Dimensionality Reduction Applied to Spam Filtering using Bayesian Classifiers Redu o de Dimensionalidade Aplicada na Classifica o de Spams usando Filtros Bayesianos

DOI: 10.5335/rbca.2012.1317

Keywords: Redu o de dimensionalidade , Filtragem de spams , Aprendizagem de máquina

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

In recent years, e-mail spam has become an increasingly important problem with a big economic impact in society. Fortunately, there are different approaches able to automatically detect and remove most of these messages, and the best-known ones are based on Bayesian decision theory. However, the most of these probabilistic approaches have the same difficulty: the high dimensionality of the feature space. Many term selection methods have been proposed in the literature. In this paper, we revise the most popular methods used as term selection techniques with seven different versions of Naive Bayes spam filters. Nos últimos anos, e-mails spams têm-se tornado um importante problema com enorme impacto econ mico para a sociedade. Felizmente, existem métodos capazes de detectar automaticamente a maioria dessas mensagens, sendo que as técnicas mais empregadas s o baseadas na Teoria da Decis o Bayesiana. Por outro lado, grande parte das abordagens probabilísticas apresenta uma dificuldade: a manipula o de dados em um espa o com alta dimensionalidade. Para contornar esse problema, muitas técnicas de sele o de termos têm sido propostas na literatura. Neste artigo, revisamos os métodos mais populares empregados como técnicas para sele o de termos em conjunto com sete modelos diferentes de filtros anti-spam Naive Bayesianos.

Full-Text

comments powered by Disqus

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133

WeChat 1538708413