ベイジアン方式と機械学習の併用によるスパムメールフィルタリング
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概要
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近年のスパムメールの増大は,世界中の電子メール利用者を悩ませている.スパムメール対策として様々なメールフィルタの開発が行われているが,その中で現在最も広く利用されているのが,ベイズ理論に基づいてスパムメールを分類するベイジアンである.bsfilterは,ベイジアンフィルタの1つであるが,多くのプラットフォームに対応できることなどから,利用者が増えている.しかしこのシステムは,正規メールの正解率は高いが,スパムメールの正解率が低いという欠点がある.そこで,本論文では先に我々が開発した機械学習を応用したメールフィルタリング手法とbsfilterを組み合わせ,さらにbsfilterのメール判定に用いられる閾値の変更を行うことで正規メールとスパムメールともに,正解率の高いメールフィルタリング手法を提案する.
- 2013-02-15
著者
-
松野 浩嗣
山口大学大学院理工学研究科
-
杉井 学
山口大学大学情報機構メディア基盤センター
-
山口 博之
山口大学大学院理工学研究科
-
山口 博之
山口大学大学院理工学研究科|現在,株式会社日立システムズ
-
松野 浩嗣
山口大学大学院 理工学研究科
-
山口 博之
山口大学大学院 理工学研究科
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