Застосування методів навчання для розпізнавання спаму

Abstract

This paper is concerned with problems of email handling and presents a memory-based approach of spam mail filtering. Although a lot of messages an average user receives are kind of unsolicated mail and there is a tendency of growth of these emails, the problem of mails filtering is still to be solved. Existing filters are not good enough to block all spam messages. Since many messages are in languages different than English we have chosen German as a language to work on. An overview of existing spam filtering approaches is given as well. Розглянуто проблему опрацювання електронних повідомлень та запропоновано підхід машинного навчання для фільтрації небажаних повідомлень (спаму). Попри те, що багато з повідомлень, які отримує користувач, належать до категорії спаму та помітна тенденція зростання кількості таких повідомлень, ця проблема все ще не розв’язана. Існуючі фільтри недостатні для блокування усіх небажаних електронних повідомлень. Оскільки багато повідомлень написані різними мовами (і необов’язково англійською), обрано німецьку мову. Також подано огляд існуючих підходів фільтрації спаму.