Support Vector Machineを用いた電子メールの自動分類
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概要
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現在電子メールを狙った悪質な広告メールが社会問題になっている.その対策として主に単項条件式やパターンマッチングを用いたフィルタリングが用いられているが,これらの手法では既知の特徴を持つ電子メールしか分類できない.機械的学習による分類を加えることによって未知の電子メールに対しても分類性能を高めることができる.本研究では機械的学習としてSupport Vector Machine (SVM)を用い,電子メールの本文から特徴を抽出し学習させたところ,複雑な前処理無しに高い分類性能が出ることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-03-14
著者
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堀 幸雄
神奈川大学理学研究科情報科学専攻
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後藤 英一
神奈川大学理学部情報科学科
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堀 幸雄
神奈川大学大学院理学研究科情報科学専攻
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米倉 正和
神奈川大学理学部情報科学科
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米倉 正和
神奈川大学院理学研究科情報科学専攻
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