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J-GLOBAL ID：201002270570456148   整理番号：10A0684843

サポートベクトルマシンを利用したスパムフィルタリングの研究

A study of spam filtering using support vector machines

著者 (2件)： AMAYRI Ola (Concordia Univ., QC, CAN) ,  BOUGUILA Nizar (Concordia Univ., QC, CAN)
資料名： Artificial Intelligence Review  (Artificial Intelligence Review)
巻： 34  号： 1  ページ： 73-108  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： E0339C  ISSN： 0269-2821  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子通信は便利で経済的だが,スパムメールの蔓延というボトルネックを持つ。機械学習の文脈で,サポートベクトルマシン(SVM)がスパムフィルタリングの開発に貢献しており,テキスト分類方式(TC)を通じた異なるスキームが提案されている。SVMを利用した場合,特徴空間における電子メールの分離に直接影響するため,カーネルの選択が問題になる。スパムメールのブロック率を改良し,正規メールの誤分類を低減する専用フィルタの開発を目指した。リアルタイム環境に配置されたカーネルによる電子メールの分類性能を検討し,ストリングカ-ネルを利用した性能改善(実装,テスト,前処理アルゴリズムの統合など)について記述した。アルゴリズムを応用してバッチ理論モデルをオンライン実世界モデルに適応させ,前処理結合を成功させ,全体性能を最大化した。本解法による効果を評価し,精度,回収率,計算コストに優れることを示した。

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *フィルタリング ,  情報収集 ,  *電子メール ,  機械学習 ,  ベクトル空間 ,  特徴抽出 ,  *オペレーティングシステム ,  前処理 ,  計算量 ,  インターネット ,  正規化 ,  学習モデル
準シソーラス用語： スパムフィルタリング ,  ストリングカーネル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  スパムフィルタリング ,  研究