Veri Madenciliği Teknikleri İle İstenmeyen Türkçe E-Postaların Sınıflandırılması

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Akademik Bilişim Konferansı
20. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI -- AB 2018
Veri Madenciliği Teknikleri İle İstenmeyen Türkçe E-Postaların Sınıflandırılması

Veri Madenciliği Teknikleri İle İstenmeyen Türkçe E-Postaların Sınıflandırılması

Authors : Sefa Saylan, Özgür Çakır

Pages : 42-42

View : 63 | Download : 127

Publication Date : 2018-02-02

Abstract :İstenmeyen e-postalara maruz kalmak işletmelerin iş süreçlerinde aksamalara, zaman kayıplarına ve hatta maddi kayıplara sebep olduğundan günümüzün önemli sorunlarından biri olarak görülebilir. İstenmeyen e-postaların engellenmesi için öncelikle tespit edilmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada, gelen e-postaların sınıflandırılması ve istenmeyen Türkçe e-postaların tespiti için Naive Bayes algoritmaları (iki terimli ve çok terimli) ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları (doğrusal ve RBF çekirdek fonksiyonlu) kullanılmaktadır. Çalışmada, öğrenme kümesinin Türkçede kullanılan etkisiz kelimelerden arındırılması ve arındırılmaması durumunda TF-IDF yöntemi ile oluşturulan özellik vektörünün sınıflandırma başarısına etkisi incelenmiştir. Çalışmada en iyi sonuca eğitim setinin içerisinde etkisiz kelimelerin de bulunduğu veri kümesi kullanılarak eğitilen (iki terimli) Naive Bayes algoritmasıyla ulaşılmıştır.
Keywords : İstenmeyen Türkçe E-postalar, Sınıflandırma, Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, Lineer Çekirdek Fonksiyonu, RBF Çekirdek Fonksiyonu

ORIGINAL PAPER URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.