Geri Dön

Bayes yöntemi kullanarak istenmeyen elektronik postaların filtrelenmesi

Filtering spam e-mails with Bayesian approach

  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
  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: 94

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.Key Words : BAYES, SPAM, Filtering Spam E-mail, Document Classification

Benzer Tezler

  1. Spam filter based on naïve bayes and levy-firefly algorithm

    Naif bayes ve levy-firefly algoritmasına dayalı spam filtresi

    AHMED J.H. ALHALLAQ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SHADI ALSHEHABI

  2. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  3. MR spektroskopi temelli beyin tümörü teşhisinde veri madenciliği uygulamaları

    Applications of data mining in MR spectroscopy based brain tumor diagnosis

    SİNAN ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ALKAN

  4. Endoskopi raporlarının metin madenciliği algoritması kullanılarak incelenmesi

    Analysis of endoscopy reports using text mining algorithm

    NINA AALAMI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR

    DOÇ. DR. FAİK YAYLAK

  5. Assessment of fouling in plate heat exchangers with machine learning algorithms

    Plakalı ısı değiştiricilerde kirliliğin makine öğrenmesi algoritmaları ile belirlenmesi

    CEREN VATANSEVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZİYA HAKTAN KARADENİZ