Geri Dön

Bayes yöntemi kullanarak istenmeyen elektronik postaların filtrelenmesi

Filtering spam e-mails with Bayesian approach

PDF İndir

  1. Tez No: 180253
  2. Yazar: CÜNEYT ALTUNYAPRAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANER DİNÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: BAYES, SPAM, stenmeyen Elektronik PostalarınFiltrelenmesi, Belge Sınıflandırma, BAYES, SPAM, Filtering Spam E-mail, Document Classification
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, istenmeyen elektronik postaların otomatik olarakfiltrelenmesi problemine Bayes yaklaşımının uygulanmasını incelemek veperformansı arttırabilecek ince ayarlar geliştirilebilmek amacıyla yapılmıştır.Öncelikle, Elektronik posta sistemleri, istenmeyen elektronik postalarınkarakteristikleri açıklanmış ve mevcut istenmeyen elektronik posta engellemeyöntemleri incelenmiştir. Daha sonra istenmeyen elektronik postalarınengellenmesi bir otomatik öğrenme (belge sınıflandırma) işlemi olarak elealınmış ve bu alanda yaygın olarak kullanılan Yalın Bayes Sınıflandırmatanıtılmıştır. Son olarak üretilen çözümler doğrultusunda Borland Delphi 7.0yazılım geliştirme ortamında, Bayes yaklaşımı ile çalışan bir yazılımgeliştirilmiştir. Çeşitli kullanıcılardan elde edilen istenmeyen ve normalelektronik posta mesajlarından oluşan derlemler üzerinde yazılım iki farklıolasılık modeli kullanılarak çalıştırılmış ve elde edilen sonuçlar etkinlik açısındankarşılaştırılmıştır.Kullanılan iki modelde de normal elektronik posta için Duyarlık %100olmuştur. stenmeyen elektronik postalar için de modellerde sırasıyla %81 ve%84 Duyarlık elde edilmiştir. Kelime oluş sayılarının da dikkate alındığı ikincimodelin filtreleme başarısını daha da arttırdığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This study aims to analyze Bayesian approach to the problem of filteringspam (junk) e-mails and to develop fine adjustments for increasing itsperformance. Firstly, electronic mail systems, characteristics of spam e-mails,and existing spam e-mail filtering techniques have been analyzed. Then, filteringspam e-mails problem was considered as a machine learning (documentclassification) task and a commonly used method for this domain that NaiveBayes Classification was introduced shortcomings and main problems in theexisting systems and possible solutions to these are explained. Lastly, inaccordance with the proposed solutions, a prototype filter working with Bayesianlearning algorithm has been developed in Borland Delphi 7.0 softwaredevelopment environment. The prototype filter with two different probobalisticmodel is tested with a collection of spam (junk)e-mails and normal (regular) e-mails gathered from various users. The results have been compared forperformance and accuracy.In both models normal e-mails precision is %100. Spam e-mails precisionfor model 1 is %81 and model 2 is %84. Our secondary model which considersthe word occurring performed far better than the first model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    119433

    Assessment of students' mathematics achievement through computer adaptive testing procedures

    Öğrencilerin matematik başarılarının bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş test yöntemleriyle belirlenmesi

    AYKUT İNAN İŞERİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL GİRAY BERBEROĞLU

  2. Tez No

    152291

    Düşey girişimli basınç testlerinin modellenmesi ve parametre tahmini

    The modeling of the vertical interference tests and parameter estimation

    İHSAN MURAT GÖK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ONUR

  3. Tez No

    39177

    Bayes tümleştirme teknikleri kullanılarak yüzey kurma ve ayrıt sezme

    Visual surface recontruction and boundary detection using bayesian integration

    BİLGE GÜNSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDAL PANAYIRCI

  4. Tez No

    58576

    Quality measurament plan using Monte Carlo methods

    Monte Carlo yöntemlerini kullanarak kalite ölçüm planı

    FAKER ZOVAOVİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜLKÜ GÜRLER

  5. Tez No

    134288

    Comparison of different algorithms for exploting the hidden trends in data sources

    Büyük veri gruplarındaki gizli ilişkilerin ortaya çıkarılmasında kullanılan algoritmaların karşılaştırılması

    EMRAH ÖZSEVİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

Geri Dön