Détection des spams se basant sur les techniques de classification
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Date
2018
Authors
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Publisher
UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILA FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE. Filière : Informatique
Abstract
Le courrier électronique rend vraiment service aux usagers, c’est un moyen rapide et
économique pour échanger des informations. Cependant, les utilisateurs se retrouvent assez vite
submergés de quantités de messages indésirables appelé aussi spam. Le spam est rapidement
devenu un problème majeur sur Internet.
Dans le cadre de notre travail, la classification des courriers électronique est effectuée à l'aide
de trois algorithmes d'apprentissage automatique importants : Machine à Vecteurs de Support,
Naïve Bayes et K voisins les plus proches, l’efficacité de ces classificateurs est testé avec des
différents représentations on utilisant le corpus smsSpamCollection. Les résultats des tests
montrent que SVM est plus performant par rapport aux algorithmes NB et KNN.
Description
Keywords
Spam, Algorithme d'apprentissage automatique, Machine à Vecteurs de Support, Naïve Bayes, K voisins les plus proches.