Adaptive anti-spam filtering based on Turkish morphological analysis, artificial neural networks and Bayes filtering
Türkçe morfolojik çözümleme, yapay sinir ağları ve Bayes filtreleme tabanlı uyarlamalı spam-önler filtrelemesi
- Tez No: 139380
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUNGA GÜNGÖR, PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
ÖZET TÜRKÇE MORFOLOJİK ÇÖZÜMLEME, YAPAY SINIR AĞLARI VE BAYES FİLTRELEME TABANLI UYARLAMALI SPAM-ÖNLER FİLTRELEMESİ Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları ve Bayes Filtresi uygulamalarını temel alarak Türkçe spam mesajlarını filtreleyen bir algoritma ortaya koyuyoruz. Sonuçta, Microsoft Outlook ile bağlantılı çalışabilen bir spam-önler filtresi ortaya çıktığı için, ürün son kul lanıcıya yöneliktir ve bundan dolayı kullanıcıya özeldir; program kullanıcının spam ve normal mesajlarını öğrenerek kendini her kullanıcı için uyumlu hale getirir. Algorit mamızın iki temel kısmı var: birinci kısım Türkçe kelimelerin morfolojisini incelerken ikinci kısım morfolojik incelemeden gelen kelime köklerini kullanarak spam mesajları filtreler. Öğrenme algoritmalarının girdi vektörleri iki şekilde belirlenir: ikili model ve olasılık modeli. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağlarının iki yapısı kullanılmıştır: tek katmanlı ve çok katmanlı algılayıcı birimleri. Bayes Filtresi de üç değişik yaklaşımla gerçekleştirilmiştir: ikili model, olasılık modeli ve ileri olasılık modeli. Bu çalışma için 750 (410 spam, 340 normal) mesaj kullanılmıştır. Filtrelemede yüzde 90'dan yüksek başarı oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT ADAPTIVE ANTI-SPAM FILTERING BASED ON TURKISH MORPHOLOGICAL ANALYSIS, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND BAYES FILTERING We propose an anti-spam filtering algorithm that is used for Turkish language based on Artificial Neural Networks and Bayes Filter. The final product is an anti-spam filtering program which works compatible with Microsoft Outlook so it is user-specific, thus adapts itself with the characteristics of incoming e-mails. The algorithm has two parts: the first part deals with morphology of Turkish words. The second part classifies the e-mails by using the roots of words extracted by the morphology part. The input vectors to the learning algorithms are chosen with two models: binary model and probabilistic model. Two structures of ANN are employed in this study: single layer perceptron and multi layer perceptron. Bayes Filter is also implemented with three different approaches: binary Model, Probabilistic Model, Advance Probabilistic Model. Spam detection performance of the proposed system is improved by including non-Turkish words. A total of 750 mails (410 spam and 340 normal) are used in the experiments. A success rate over 90 per cent is achieved.
Benzer Tezler
- Elektronik karıştırıcılar için sinyal gücüne dayalı uyarlanabilir GPS sinyalı sıkışma önleme algoritması
Adaptive GPS signal anti-jamming algorithm based on signal power for electronic jammers
ESAT ELEZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAN YARKAN
- Sistemik lupus ve romatoid artritte anti- karbamile protein antikorun tanıdaki yeri ve prognozla ilişkisi
Anti carbamylaed protein antibody is the role of systemic lupus and rheumatoid arthritis in diagnosis and its relation with prognosis
BAHAR ÖZDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
RomatolojiYıldırım Beyazıt Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRAN ERTEN
- Melittinin polimerik nanoparçacıklar ile kompleksinin LPS ile indüklenmiş Raw 264.7 hücrelerinde anti-enflamatuar etkisinin araştırılması
Investigation of the anti-inflammatory effect of melittin complex with polymeric nanoparticles in LPS-induced Raw 264.7 cells
BERRIN CHATZI MEMET
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiErciyes Üniversitesiİlaç Araştırma, Geliştirme ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EREN DEMİRPOLAT
DOÇ. DR. ÖMER AYDIN
- GPS sistemleri için karıştırma önleme tekniklerinin incelenmesi
Investigation of anti-jamming techniques for GPS systems
ÖMER SAMİ ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK TOKER
- Uyarlamalı üstel tut&ateşle (AdExI&F) sinir hücresi modeline yönelik bir sinaptik bağlantı ve devre benzetimi
A synaptic coupling for the adaptive exponential integrate and fire (AdExI&F) neuron model with circuit simulations
AYŞEN BAŞARGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. SERDAR ÖZOĞUZ