ridm@nrct.go.th   ระบบคลังข้อมูลงานวิจัยไทย   รายการโปรดที่คุณเลือกไว้

Spam classification using adaptive boosting algorithm

หน่วยงาน Central Queensland University, Australia

รายละเอียด

ชื่อเรื่อง : Spam classification using adaptive boosting algorithm
นักวิจัย : Ali, Shawkat. , Xiang, Yang.
คำค้น : Filters (Mathematics) , Not a CQU Research Flagship , Internet. , 700102 Application tools and system utilities , 700103 Information processing services , 280205 Text Processing , 280213 Other Artificial Intelligence , 280102 Information Systems Management , Spam -- Filtering -- Boosting algorithm
หน่วยงาน : Central Queensland University, Australia
ผู้ร่วมงาน : -
ปีพิมพ์ : 2550
อ้างอิง : http://hdl.cqu.edu.au/10018/5972 , 0769528414 , , cqu:2463 , , http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICIS.2007.170
ที่มา : Xiang, Y. & A. S. Ali 2007, 'Spam Classification Using Adaptive Boosting Algorithm', 6th IEEE International Conference on Computer and Information Science, Melbourne, Australia, IEEE Computer Society. http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICIS.2007.170
ความเชี่ยวชาญ : -
ความสัมพันธ์ : Proceedings of 6th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science: Los Alamitos, US. : IEEE Computer Society, 2007. p.972-976 5 pages Refereed 0769528414 , aCQUIRe [electronic resource] : Central Queensland University Institutional Repository.
ขอบเขตของเนื้อหา : -
บทคัดย่อ/คำอธิบาย :

Spam is no doubt a new and growing threat to the Internet and its end users. This paper investigates current approaches for blocking spam and proposes a new spam classification method by using adaptive boosting algorithm. Experiment is carried out to evaluate the results of spam filtering. We find adaptive boosting algorithm is an effective approach to solve the spam problem. We also find that default method in WEKA such as DecisionStump is not actually the best associated algorithm to filter spam. After comparing DecisionStump, J48, and NaiveBayes we conclude J48 is the most suitable associated algorithm to filter spam with high true positive rate, low false positive rate and low computation time.

บรรณานุกรม :
Ali, Shawkat. , Xiang, Yang. . (2550). Spam classification using adaptive boosting algorithm.
    กรุงเทพมหานคร : Central Queensland University, Australia.
Ali, Shawkat. , Xiang, Yang. . 2550. "Spam classification using adaptive boosting algorithm".
    กรุงเทพมหานคร : Central Queensland University, Australia.
Ali, Shawkat. , Xiang, Yang. . "Spam classification using adaptive boosting algorithm."
    กรุงเทพมหานคร : Central Queensland University, Australia, 2550. Print.
Ali, Shawkat. , Xiang, Yang. . Spam classification using adaptive boosting algorithm. กรุงเทพมหานคร : Central Queensland University, Australia; 2550.