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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제15권 제1호
발행연도
2005.4
수록면
403 - 414 (12page)

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현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고, 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에 기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.
#스팸메일 필터 #카이제곱 #베이지안 #false-positive error #Spam-filter #Bayesian Classifier #Chi-square Statistics #Personalization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 스팸 필터
3. 스팸 필터의 설계와 구현
4. 실험결과 및 성능 평가
5. 결론 및 향후 과제
6. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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