ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Enhancement Model to Detect Arabic Spam Email Using Deep Learning

العنوان بلغة أخرى: نموذج محسن لكشف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية للنصوص العربية باستخدام التعلم العميق
المؤلف الرئيسي: الخوالدة، أحمد طه محمود (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Khawaldeh, Ahmad Taha Mahmoud
مؤلفين آخرين: السقار، فيصل سليمان (مشرف) , الشطناوي، عطا الله محمود عواد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2022
موقع: المفرق
الصفحات: 1 - 48
رقم MD: 1253473
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة آل البيت
الكلية: كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

35

حفظ في:
LEADER 04187nam a2200337 4500
001 1544352
041 |a eng 
100 |9 668628  |a الخوالدة، أحمد طه محمود  |e مؤلف  |g Al-Khawaldeh, Ahmad Taha Mahmoud 
245 |a Enhancement Model to Detect Arabic Spam Email Using Deep Learning 
246 |a نموذج محسن لكشف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية للنصوص العربية باستخدام التعلم العميق 
260 |a المفرق  |c 2022 
300 |a 1 - 48 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة آل البيت  |f كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات  |g الاردن  |o 0128 
520 |a البريد الالكتروني هي وسيلة اتصال بين الاشخاص عبر الشبكة وذلك بارسال واستقبال الرسائل الالكترونية وتعتبر وسيلة سريعة وسهلة الاستخدام ورخيصة. يزداد عدد المستخدمين للبريد الالكتروني باستمرار لما له من اهمية كبيرة بين الناس. لكن المشكلة الرئيسية التي يعاني منها الناس هي البريد الالكتروني الغير مرغوب فيها وتسمى spam emails)) . يتزايد عدد الرسائل الالكترونية المرسلة عبر الشبكة بشكل كبير، وهذا يؤدي الى استنزاف موارد الشبكة واستهلاك وقت المستخدمين في قراءة البريد الالكتروني الغير مرغوب . لذلك قام العديد من الباحثين في دراسة طرق الكشف عن البريد الالكتروني الغير مرغوب وتصنيفها وخاصة في اللغة الانجليزية حيث استخدموا العديد من تقنيات وبرامج التصفية. في الجانب الاخر هناك عدد قليل من الباحثين استخدموا اللغة العربية في تصنيف البريد الالكتروني غير المرغوب. الغاية من هذه الاطروحة هو ايجاد حل لكثيير من مستخدمي اللغة العربية للكشف عن البريد الالكتوني غير المرغوب spam emails)) بشكل ديناميكي.، حيث قام الباحث باستخدام تقنيات التعلم العميق مثل الشبكة العصبية الاصطناعية و الشبكة العصبية المتكررة ونموذج المقترح الشبكة العصبية الالتفافية مع تضمين الكلمات ومقارنتها مع خوارزميات التعلم الالي التقليدي مثل آلات نظام الدعم وشجرة القرار و ساذج بايزي ومنطق الانحدار. وقد حقق النموذج المقترح باستخدام تقنية الشبكة العصبية الالتفافية(CNN) على افضل نتيجة بين الخوارزميات المطبقة بدقة تساوي ٩٣%. 
653 |a تكنولوجيا المعلومات والاتصالات  |a البريد الإلكتروني  |a الرسائل الإلكترونية  |a الشبكات الاصطناعية  |a التعلم الآلي 
700 |a السقار، فيصل سليمان  |g Al Saqqar, Faisal Suleiman Saleh  |e مشرف  |9 483579 
700 |a الشطناوي، عطا الله محمود عواد  |g Al Shatnawi, Atallah Mahmoud Awad  |e مشرف  |9 483580 
856 |u 9802-005-012-0128-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-005-012-0128-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-005-012-0128-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-005-012-0128-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-005-012-0128-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0128-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0128-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0128-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0128-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0128-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1253473  |d 1253473 

عناصر مشابهة