垃圾邮件过滤一个新的基于语义特征选择方法

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亮点

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的电子邮件的话，为ML分类提供成功投入使用语义

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现有方法的评分选择来自数据源的最佳功能。

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介绍一种新颖的基于语义的特征选择策略。

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对其他公知的特征的性能比较选择方法。

摘要

互联网成为一个强大的基础设施为人们的全球沟通和互动。这种技术（例如垃圾邮件或病毒）的发展机制产生的挑战，一些不道德的用途，以保证有关其使用的经济实惠和安全的体验。这项研究与不受欢迎的内容或副词的大规模交付交易ertising运动而不目标用户的根据（也称为垃圾邮件）。目前，字（令牌）通过使用特征选择方案选择;他们随后被用来训练不同的机器学习创建特征向量（ML）方法。本研究引入了能够利用语义本体来组词为主题，并使用它们来构建特征向量的特征选择方法。

为此，我们比较了9知名ML的性能接近结合与（i）信息增益，在垃圾邮件过滤域和（ii）隐含狄利克雷分布，一种生成统计模型，其允许通过未观察到的基团进行说明组观测的最流行的特征选择方法，描述为什么有些零件该哒TA是相似的，以及（iii）我们基于语义特征选择的建议。结果显示的主题驱动方法的适宜性和额外的好处来开发和部署高性能的垃圾邮件过滤器。

关键词

功能选择methodsText miningSpam filteringe-mailClassificationMachine learningView全文
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