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J-GLOBAL ID：201002215179094575   整理番号：10A1608953

ベイジアン方式と機械学習を併用したスパムメールフィルタの検討

著者 (5件)： 山口博之 (山口大 大学院理工学研究科) ,  角朝香 (山口大 大学院理工学研究科) ,  杉井学 (山口大 大学情報機構メディア基盤セ) ,  松野浩嗣 (山口大 大学院理工学研究科) ,  松野浩嗣 (山口大 大学情報機構メディア基盤セ)
資料名： 情報処理学会シンポジウム論文集  (情報処理学会ワークショップ論文集)
巻： 2010  号： 11  ページ： 155-160  発行年： 2010年10月20日 
JST資料番号： Y0978B  ISSN： 1344-0640  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年の迷惑メールの増大は,世界中の電子メール利用者を悩ませている。スパムメール対策として様々なメールフィルタの開発が行われているが,その中で現在最も広く利用されているのが,ベイズ理論に基づいてスパムメールを分類するベイジアンフィルタである。bsfilterは,ベイジアンフィルタの一つであるが,多くのプラットフォームに対応できることなどから,利用者が増えている。しかしbsfilterは,正規メールの正解率は高いが,スパムメールの正解率が低い特徴がある。そこで,先に我々が開発した機械学習を応用したメールフィルタリングとbsfilterを組み合わせ,さらにbsfilterのメール判定に用いられる閾値の変更を行うことで正規メールとスパムメール共に,正解率の高いメールフィルタリング手法を検討した。(著者抄録)

シソーラス用語： *電子メール ,  フィルタリング ,  *Bayes推定 ,  *機械学習 ,  *コンピュータセキュリティ ,  フィルタ ,  閾値 ,  評価基準 ,  *迷惑メール
準シソーラス用語： Bayesフィルタ ,  *スパムメール ,  情報フィルタリング

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： ジアン ,  機械学習 ,  併用 ,  スパムメール