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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김종완 (대구대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
314 - 317 (4page)

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현재의 스팸 메일 필터는 이메일 헤더와 본문 정보를 사용하여 어떤 메일이 스팸인지 아닌지를 사용자와 무관하게 판정한다. 하지만 사용자는 동일한 메일에 대해서도 서로 다르게 반응할 수 있으므로 이러한 판정 방식은 일상의 스팸 필터로 사용하기에는 현실성이 떨어진다. 본 논문에서는 데이터마이닝 과정에서 유도된 규칙들로부터 구성된 온톨로지를 사용하는 개인화된 스팸 대웅 시스템을 구축하는데 필요한 분류 규칙 학습기로서 SVM 방법과 의사결정트리 방법인 ID3를 비교한다. 실험 결과 기존의 SVM에 비하여 ID3 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
#개인화 스팸 필터 #분류 규칙 학습기 #데이터마이닝

목차

요약
1. 서론
2. 제안 시스템
3. 실험 결과
4. 토의
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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