WEKO3
アイテム
Study on Email Spam Classification Using Machine Learning Techniques
http://hdl.handle.net/10458/00010274
http://hdl.handle.net/10458/00010274c2338564-d2fd-4625-a6cb-fe3a9d40c8c6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文 (1.3 MB)
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| アイテムタイプ | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2021-10-26 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | Study on Email Spam Classification Using Machine Learning Techniques | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Hidden Markov Model | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Naïve Bayes Classifier | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Natural Language Processing | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Supervised Learning | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||
| 著者 |
Ma, Ma Thae
× Ma, Ma Thae× 山森, 一人
WEKO
11805
× 相川, 勝
WEKO
12201
× Thida, Aye |
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| 抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
| 内容記述 | Email has become essential communication tool for a number of users all over the world. However, increasing volume of spam or unsolicited bulk emails causes serious problem for Internet services and Internet users. So, it is necessary to filter spam emails. This paper proposes two machine learning approaches for email classification based on email body. Naïve Bayes Classifier and Hidden Markov Model have been used for detecting a spam or ham email. Naïve Bayes Classifier considers independent words as a feature while Hidden Markov Model provides us with the distributions over the sequence of observations. Finally, both algorithms are compared to find which is more effective and can give higher accuracy. | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 宮崎大学工学部紀要 en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki 巻 50, p. 113-118, 発行日 2021-09-28 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | 宮崎大学工学部 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | Faculty of Engineering, University of Miyazaki | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 05404924 | |||||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA00732558 | |||||||||||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||
