統計的手法と事例ベース手法を併用したスパムフィルタリング(コンテンツ技術,Web情報システム)
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概要
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スパムメールが引き起こす問題の解決のために,現在最も広く用いられているスパムフィルタはBayes理論に基づく統計的フィルタである.統計的フィルタは,学習したメール数が増えてもフィルタリングに要する時間の増加が抑えられるためメールの長期的な傾向に基づく高精度なフィルタリングを実現できるが,メール受信者の興味の変化やメールの話題の変化に素早く対応できないという欠点をもつ.一方,これらの変化に即時対応できるフィルタとして事例ベースフィルタが挙げられるが,学習メール数が増えるとフィルタリングに要する時間が膨大になるため,現実的には少量のメールしか学習できない.そこで本研究では,統計的フィルタと事例ベースフィルタを併用することにより,大量のメールに基づいたフィルタリングと変化への即時対応を両方実現するフィルタを提案する.複数のデータセットを用いた計算機実験により,提案フィルタが既存手法よりもフィルタリング精度の点で優れていることを示した.また,提案フィルタで導入した各機能について実験的に検証し,それぞれの有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-11-01
著者
-
山内 康一郎
北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室
-
山内 康一郎
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
-
鳴海 建太
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻:(現)(株)nttデータ
-
西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科
-
西田 京介
北海道大学大学院情報科学研究科複合情報学専攻
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