SEARCH RESULT

Year

Subject Area

Document Type

Language

1 results listed

2018 Veri Madenciliği Teknikleri İle İstenmeyen Türkçe E-Postaların Sınıflandırılması

İstenmeyen e-postalara maruz kalmak işletmelerin iş süreçlerinde aksamalara, zaman kayıplarına ve hatta maddi kayıplara sebep olduğundan günümüzün önemli sorunlarından biri olarak görülebilir. İstenmeyen e-postaların engellenmesi için öncelikle tespit edilmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada, gelen e-postaların sınıflandırılması ve istenmeyen Türkçe e-postaların tespiti için Naive Bayes algoritmaları (iki terimli ve çok terimli) ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları (doğrusal ve RBF çekirdek fonksiyonlu) kullanılmaktadır. Çalışmada, öğrenme kümesinin Türkçede kullanılan etkisiz kelimelerden arındırılması ve arındırılmaması durumunda TF-IDF yöntemi ile oluşturulan özellik vektörünün sınıflandırma başarısına etkisi incelenmiştir.

Akademik Bilişim
AB

Sefa Saylan Özgür Çakır

261 185
Subject Area: Computer Science Broadcast Area: National Type: Oral Paper Language: Turkish