Comparative analysis of machine learning models for email spam detection on the spambase database
Spambase veritabanında e-posta spam tespiti için makine öğrenimi modellerinin karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 840492
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİM JİBRİN DANBATTA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektronik posta, kolaylığı, ekonomisi, hızı ve kullanım kolaylığı nedeniyle geleneksel iletişim yöntemlerinde büyük bir değişime neden olmaktadır.“Spam e-postaları”olarak bilinen istenmeyen, yıkıcı e-postaların büyük bir iletimi, internet üzerinden iletişimde önemli bir engeldir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için uygun filtreler oluşturma konusunda bir anahtar zorluk, makine öğrenmesi (ML) araştırmacıları tarafından araştırılmıştır. Sonuç olarak, kesin talimatlar olmadan (kural tabanlı kodlar), mesaj içeriğindeki kalıplara ve çıkarımlara güvenerek spam'ı filtreleyen algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanarak spam'ı filtrelemek için ML çözümlerine ihtiyaç vardır; yani mesajı analiz eder, öğrenir ve ham mı yoksa spam mı olduğunu belirler. Bu strateji, diğer geleneksel yöntemlerden daha az maliyetli, daha hızlı ve daha verimlidir çünkü ML algoritması, önceki mesajlardan öğrenir ve bunu gelen mesajlara uygular ve büyük miktarda veriyi kısa bir sürede filtreleyebilir.
Özet (Çeviri)
Due to its convenience, economy, speed, and ease of use, electronic mail is causing a huge change in traditional communication methods. The massive transmission of undesired, destructive emails known as“spam emails”is a major obstacle in communication via the internet. A key challenge is the creation of appropriate filters capable of capturing those emails while maintaining a high performance rate. Many ways to addressing this challenge have been explored by machine learning (ML) researchers. As a result, there is a need for ML solutions that, in the absence of precise instructions (rule-based codes), employ algorithms and statistical models to filter spam by relying on patterns and inferences in message content; that is, it analyses the message, learns from it, and determines whether it is ham or spam. This strategy is less expensive, quicker, and more efficient than the other traditional ways since it can filter large amounts of data in a short period of time and the ML algorithm learns from prior messages and applies it to incoming messages.
Benzer Tezler
- Sivas-Kangal yöresinde kırsal gelişme ve pazara açılma sürecindeki farklılaşmalar (bir örnek olay incelemesi)
Başlık çevirisi yok
FAHRİ ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. VAHAP SAĞ
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK
- Havadaki kükürt dioksit tayin metotlarının uygulanabilirlik ve hassasiyetlerinin karşılaştırılmalı incelenmesi
A Comparative study of the methods used for the determination ot sulphur dioxide in air in terms of applicability and precision
MURAT İLİM
- Etude contrastive des systemes verbaux du turc et du Français
Başlık çevirisi yok
YUSUF KURTOĞLU
Yüksek Lisans
Fransızca
1986
DilbilimGazi ÜniversitesiFransız Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. HAMİT SUNEL
- Ruminant yemlerinin sindirilebilirliklerini saptamada uygulanan çeşitli in vitro yöntemlerinin karşılaştırılması üzerinde bir araştırma
A comparative study on different in vitro methods used to determine the digestibility of the ruminant feeds
NİHAT YAZCIOĞLU