ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Immune-inspired predictive models for email classification and spam filtering

العنوان بلغة أخرى: نماذج تنبؤ مستوحاة من نظام المناعة لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني و ترشيح الرسائل غير المرغوب فيها
المؤلف الرئيسي: Al Hasan, Ali A. (Author)
مؤلفين آخرين: Al Alfy, Al Sayed M. (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: الظهران
الصفحات: 1 - 112
رقم MD: 738624
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة الملك فهد للبترول والمعادن
الكلية: عمادة الدراسات العليا
الدولة: السعودية
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تعد الرسائل الإلكترونية من الوسائل المنتشرة والفعالة للتواصل في وقتنا الحالي على المستوى الشخصي والرسمي. ويتلقى المستخدمون كثيرا من الرسائل التي تتطلب فرزا يدويا لمجلدات مختلفة، كما يتلقون كما هائلا من الرسائل التي لا طائل منها أو غير المرغوب فيها والتي تعرف بالبريد المزعج (SPAM). وتعد هذه القضية من القضايا الأمنية المهمة التي تتطلب عناية خاصة من المستخدمين ومديري الشبكات. ولذا تحتوي معظم أنظمة الرسائل الإلكترونية على آليات للحد من هذه المشكلة. إلا أنه يلزم استحداث طرق لتوائم التطور في الأنظمة الحديثة. تقوم هذه الدراسة بتحليل فعالية الحلول المتاحة لتصنيف الرسائل الإلكترونية النصية وترشيح غير المرغوب منها. كما تقترح طرقا لاستخلاص سمات أكثر فعالية للتمييز بين الرسائل المختلفة. وعلاوة على ذلك، تقوم ببناء نماذج تصنيف مبنية على خوارزمية مستوحاة من نظم المناعة الطبيعية. كما تقوم بتحليل أداء النماذج المقترحة ومقارنتها بطرق أخرى باستخدام قواعد بيانات ذات خصائص مختلفة. وقد أظهرت النتائج فعالية الحل المقترح في تصنيف وترشيح الرسائل الإلكترونية النصية.

عناصر مشابهة