Tìm thấy 11+ kết quả cho từ khóa "Phương pháp phân loại thư rác"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Giao diện chương trình chính phân loại thư rác bằng Bayes và SVM. từ đó xác định, nhận biết giữa thư rác và thư có giá trị. Tuy nhiên, những người tạo nên thư rác luôn tìm mọi cách vượt qua các bộ phân loại này và phát tán chúng. Xuất phát từ thực trạng đó, tôi chọn hướng nghiên cứu “Phân loại thư rác bằng phương pháp học máy” với mục đích tìm hiểu, thử nghiệm một số phương pháp tiếp cận cho bài toán phân loại thư, từ đó ngăn chặn thư spam hiệu quả hơn..
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong phần 2, chúng tơi sẽ trình bày tĩm tắt các bước tiền xử lý dữ liệu dùng để phân loại thư rác dựa trên thư viện Bow (McCallum, 1998). Tiếp theo, chúng tơi sẽ mơ tả giải thuật BRODS dùng cho việc phân loại thư rác trong phần 3. 2 TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU. Tiếp cận của phương pháp mơ hình túi từ và máy học bắt đầu từ việc tạo ra tập dữ liệu để học mơ hình phân lớp thư điện tử cĩ phải là thư rác hay khơng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mơ hình lọc thư rác của Zimbra 1.4.8.1. SpamAssassin và DSPAM: bộ lọc thư rác. Mơ đun lọc thư rác Spamassassin. Kiểm tra bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu nhận dạng thư rác cộng tác. Cải thiện xác thực thư để phịng chống thư rác 2.1.3.1. Các phương pháp lọc là phương pháp heuristics (cũng như các phương pháp chặn IP) cố gắng phân loại thư điện tử thành hai loại thư rác và thư hợp lệ. Phần tiếp theo sẽ trình bày các kỹ thuật trích xuất thư điện tử và sau đĩ là các kỹ thuật lọc thư rác..
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Phân loại thư mục theo phương pháp phân tích tài liệuThư mục mô tả:- Là loại thư mục chỉ sử dụng phương pháp phân tíchhình thức để phân tích tài liệu, nghĩa là chỉ có mô tả thưmục, không mô tả nội dung tài liệu (phân tích nội dung tàiliệu.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các phương pháp học máy gần đây được quan tâm nhiều vì chúng có khả năng thích nghi cao với sự tiến hóa của thư rác như phương pháp dựa trên xác suất Naïve Bayes, phương pháp học máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine), phương pháp phân loại dựa trên láng giềng gần nhất (k-nearest neighbors)..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Người ta đã sử dụng một số tính chất đặc trưng của mạng xã hội để xây dựng một cơng cụ lọc thư rác [1].. Nếu thành phần nào cĩ độ phân cụm thấp thì node tương ứng với thành phần đĩ là một địa chỉ gửi thư rác. Phương pháp lọc nội dung để phân loại thư rác đã và đang được quan tâm, nghiên cứu và ứng dụng nhiều nhất. Phương pháp này dựa vào nội dung và chủ đề bức thư để phân biệt thư rác và thư hợp lệ.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
4 Chương 1: Thư rác và tác hại của thư rác . Định nghĩa thư rác . Các loại thư rác . Tác hại của thư rác . Quy trình và thủ đoạn gửi thư rác . Lọc thư rác dựa vào các dấu hiệu nhận biết . Phản cơng Chương 3: Lọc thư bằng cách phân loại tự động theo nội dung . Các phương pháp phân loại . Lọc thư sử dụng phân loại Bayes đơn giản . Phân loại đồng thời thư tiếng Việt và thư tiếng Anh . So sánh phương pháp phân loại .
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Công cụ hỗ trợ nhận dạng và phân loại mức độ ưu tiên cho thư điện tử là cần thiết.. Chương tiếp theo của luận văn xin được trình bày phương pháp đánh giá độ ưu tiên cho thư điện tử.. CHƯƠNG 2 – ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ ƯU TIÊN CỦA THƯ ĐIỆN TỬ. Chương 2 sẽ trình bày phương pháp nhằm đánh giá, phân loại mức độ ưu tiên cho thư điện tử.. 2.1 Một số công nghệ phân loại thư rác hỗ trợ phân loại mức độ ưu tiên của thư điện tử.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
nhận dạng. so sánh mẫu trên cơ sở đường viền. xây dựng lược đồ chung cho việc nhận dạng và phân loại đối tượng bằng phương pháp đường viền vector.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kết quả phân loại này cũng phù hợp với nhiều nhĩm nghiên cứu đã chứng minh bằng thực nghiệm: phương pháp SVM phân loại văn bản cho kết quả tốt tương đương hoặc tốt hơn đáng kể các phương pháp phân loại khác (Boser et al., 1992. Bảng 3: So sánh kết quả phân loại giữa các giải thuật: SVM, Nạve Bayes, kNN.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Dựa vào Hình 9, ta thấy rằng các điểm dữ liệu ở lớp “ý kiến khác” bị phân loại nhầm nhiều nhất và chúng được phân loại nhầm vào lớp “phương pháp giảng dạy”, “Thái độ của giảng viên đối với người học”. Dữ liệu ở lớp “phương pháp giảng dạy” và “cơ sở vật chất” được phân loại đúng nhiều nhất. Kết quả phân loại cho lớp “ý kiến khác” và lớp “Thái độ của giảng viên đối với người học” của phương pháp SVM cao hơn phương pháp NBC.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Cơ sở dữ liệu này chứa các thiết lập của người dùng định nghĩa, các thư mục, lập lịch, địa chỉ liên lạc, tình trạng mỗi email (đọc hay chưa đọc), các thẻ liên quan đến tin nhắn.. 2.1 Một số công nghệ phân loại thư rác hỗ trợ phân loại mức độ ưu tiên của thư điện tử. Tập dữ liệu càng lớn càng chứa nhiều dạng khác nhau thì kết quả phân loại về sau sẽ càng chính xác..
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Phần 3 PHÂN LOẠI, THU GOM VÀ XỬ LÝ RÁC THẢI SINH HOẠT 3.1. Phân loại rác tại nguồn 3.1.1. Phương pháp phân loại rác tại nguồn Rác thải sinh hoạt trước khi được đưa đi xử lý, cần được phân loại ngay tại hộ gia đình. Rác hữu cơ dễ phân hủy: là các loại rác dễ bị thối rữa trong điều kiện tự nhiên sinh ra mùi hôi thối như: các loại th ức ăn thừa, hư hỏng (rau, cá chết. Rác thải khó phân hủy được chia làm 2 loại đó là rác tái chế và không tái chế.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Một cách khái quát, tấn công DDoS có thể được phân loại dựa trên 6 tiêu chí chính: (1) Dựa trên phương pháp tấn công, (2) Dựa trên mức độ tự động, (3) Dựa trên giao thức mạng, (4) Dựa trên phương thức giao tiếp, (5) Dựa trên cư ng độ tấn công và (6) Dựa trên việc khai thác các lỗ hổng an ninh. Dựa trên phương pháp tấn công Phân loại DDoS dựa trên phương pháp tấn công là một trong phương pháp phân loại cơ bản nhất.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Một cách khái quát, tấn công DDoS có thể được phân loại dựa trên 6 tiêu chí chính: (1) Dựa trên phương pháp tấn công, (2) Dựa trên mức độ tự động, (3) Dựa trên giao thức mạng, (4) Dựa trên phương thức giao tiếp, (5) Dựa trên cư ng độ tấn công và (6) Dựa trên việc khai thác các lỗ hổng an ninh. Dựa trên phương pháp tấn công Phân loại DDoS dựa trên phương pháp tấn công là một trong phương pháp phân loại cơ bản nhất.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
PHÂN LOẠI THƯ MỤC Thư mục nhân vật ( nhóm tác giả ) Thư mục chuyên ngành ( Giáo dục học ) Thư mục Địa chí Tác dụng của phân loại thư mục theo đặc điểm nguồn tài liệu đưa vào thư mục Tên Đối với CBTV Đối với người đọc - tra cứu tài liệu liên quan đến nhiều lĩnh - Tra cứu tài liệu liên quan đến nhiều lĩnh TM Tổng hợp vực, đến nhiều mặt của một vấn đề. nâng cao trình độ - Gợi ý bổ sung tài liệu về một vấn đề, một - Cung cấp thông tin để nghiên cứu chuyên chuyên ngành. điều chỉnh thông tin về tài liệu
000000208344.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Khái niệm về khai phá văn bản - Giới thiệu phương pháp SVM - Các vấn đề gặp phải khi phân loại bằng phương pháp SVM - Bài toán phân loại văn bản, cách sử dụng SVM trong bài toán phân loại văn bản. TÔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ VĂN BẢN Mục đích của chương này là giới thiệu một cách tóm tắt về vấn đề khai phá dữ liệu văn bản, bài toán phân loại văn bản. 9 Bài toán phân loại văn bản 9 Khái niệm các bước cần thực hiện để phân loại văn bản 1.1.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Sử dụng mô hình tối ưu của mỗi phương pháp được thiết lập từ tập huấn luyện, thực hiện phân loại cho 52 phần tử của tập kiểm tra, ta có kết quả sau:. Bảng phân loại từng phương pháp tối ưu trên tập kiểm tra. Phương pháp Số phần tử phân loại đúng. Kết quả phân loại trong Bảng 5 một lần nữa cho thấy phương pháp BayesC cho kết quả tốt, xác suất phân loại đúng đạt kết quả cao nhất..
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Qua quátrình thực tập được tìm hiểu về các phương pháp phân loại văn bản tôi chọn đồán: “Xây dựng một Email Client với khả năng lọc thư rác tự động bằng việcứng dụng phương pháp phân loại văn bản Naive Bayes”.
000000208344-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Luận văn Thạc sỹ 2Support Vector MachineMục tiêu chính của luận văn là tìm hiểu lĩnh vực khai phá văn bản, trong đó tập trung nghiên cứu lý thuyết và thử nghiệm trên bộ dữ liệu có sẵn các ứng dụng phân loại văn bản bằng phương pháp Support Vector Machines (SVM). Trong hai phần cuối của chương 1, tác giả trình bày cụ thể về lý thuyết của bài toán phân loại văn bản và các bước thực hiện để phân loại văn bản.