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J-GLOBAL ID：201302254440539099   整理番号：13A0787311

機械学習とtf-idf法を用いたスパムメール分類における重要単語選択パラメータの振る舞い

Parameter behavior of significant words selection in spam mail classification using a machine learning technique with tf-idf method

著者 (4件)： 石崎慎太郎 (山口大 理) ,  橋村有紀 (山口大 理) ,  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)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 457(MSS2012 59-86)  ページ： 19-24  発行年： 2013年02月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 機械学習を用いたメールフィルターシステムの開発において,スパムメールの分類に必要な単語の抽出にtf-idf法を導入した方法を提案する。tf-idf値によって全ての出現単語を降順に並べ,その上位部分の個数と全単語数の割合をパラメータとして設定した。この上位部分を重要単語として提案手法で実験したところ,このパラメータに依存してスパムメールの分類性能が変化することが分かった。そして,学習メールを効率よく分類するためには,適切なパラメータの設定が重要であることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： 指標 ,  *機械学習 ,  *電子メール ,  分類 ,  フィルタリング ,  キーワード ,  抽出 ,  ディシジョンツリー ,  PAC学習 ,  パラメータ ,  選択 ,  優先順位 ,  *迷惑メール
準シソーラス用語： *tf・idf ,  *スパムメール ,  重要語 ,  重要度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  スパムメール ,  分類 ,  単語 ,  パラメータ