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J-GLOBAL ID：202202273867926915   整理番号：22A1104014

機械学習アルゴリズムを用いた電子メールスパム分類【JST・京大機械翻訳】

Email Spam Classification Using Machine Learning Algorithms

著者 (5件)： Raja P.Vishnu (Kongu Engineering College,Dept of CSE,Perundurai) ,  Sangeetha K. (Kongu Engineering College,Dept of CSE,Perundurai) ,  SuganthaKumar G. (Kongu Engineering College,Dept of CSE,Perundurai) ,  Madesh R.Varun (Kongu Engineering College,Dept of CSE,Perundurai) ,  Vimal Prakash N.K.K. (Kongu Engineering College,Dept of CSE,Perundurai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 343-348  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Eメールは,今日,世界中で通信する最も容易な方法である。電子メールジャンクメールを得るために,先行するルールセットは,受信機を生成するよりも早くジャンクメール記録とあらゆる電子メールメッセージを比較する。プロジェクトでは,主にSVM開発に基づく電子メール取得マシンが提唱され,より多くのNBが提案システムにおいて使用される。単語広がりによって,単語意味の長さ,単語停止の比率も見ることができた。電子メールジャンクメール傾向を強調するために,スパムと非スパム空間の両方を用いたSVMとNBアルゴリズムの検出器の任意生産を強化する特異バージョンを,強調する。ヒータ解析と試験結果は,強化SVMとNBの性能検出がより高いことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  加熱器 ,  受信機 ,  検出器 ,  単語 ,  *電子メール ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 迷惑メール ,  *スパム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  電子メール ,  スパム ,  分類