Lifelong Machine Learning 기반 스팸 메시지 필터링 방법

안연선; 정옥란

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안연선 (Gachon University) 정옥란 (Gachon University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호

발행연도: 2019.12

수록면: 278 - 284 (7page)

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인터넷의 급속한 성장으로 데이터의 송수신의 편리성과 비용이 들지 않는다는 장점 때문에 매일 수백만 건의 무차별적인 광고성 스팸 문자와 메일이 발송되고 있다. 아직은 스팸 단어나 스팸 번호를 차단하는 방법을 주로 사용하지만, 기계 학습이 떠오름에 따라 스팸을 필터링하는 방법에 대해 다양한 방식으로 활발히 연구되고 있다. 그러나 스팸에서만 등장하는 단어나 패턴은 스팸 필터링 시스템에 의해 걸러지지 않기 위해 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 기존 기계 학습 메커니즘으로는 새로운 단어와 패턴을 감지, 적응할 수 없다. 최근 이러한 기존 기계 학습의 한계점을 극복하기 위해 기존의 지식을 활용하여 새로운 지식을 지속적으로 학습하도록 하는 Lifelong Learning(이하 LL)의 개념이 대두되었다. 본 논문에서는 문서 분류에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와 Lifelong Machine Learning(이하 LLML)의 앙상블 기법을 이용한 스팸 메시지 필터링 방법을 제안한다. 우리는 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와, LLML 모델 중 ELLA를 적용하여 LL의 성능을 검증한다.

#Spam Filtering #Naive Bayes Classifier #Lifelong Machine Learning #ELLA

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

JM Gomez Hidalgo / 2006 / Content based SMS spam filtering / Proceedings of the 2006 ACM symposium on Document engineering :107~114

Andrew McCallum / 1998 / A Comparison of Event Models for Naive Bayes Text Classification / AAAI-98 on learning for text categorization

Le Zhang / 2004 / An evaluation of statistical spam filtering techniques / ACM Transactions on Asian Language Information Processing (TALIP) 3(4):243~269

Vangelis Metsis / 2006 / Spam Filtering with Naive Bayes-Which Naive Bayes? / CEAS

Zhiyuan Chen / 2018 / Lifelong Machine Learning, Second Edition / Morgan & Claypool publishers

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정옥란

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