Questo sito utilizza cookie di terze parti per inviarti pubblicità in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca QUI 
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all'uso dei cookie. OK

Tecniche di apprendimento automatico applicate allo spamming

La tesi tratta di spamming e dei metodi di apprendimento automatico utilizzati per riconoscerli, analizzando infine i vantaggi economici per un'azienda nell'acquisto di un sistema anti-spam

Mostra/Nascondi contenuto.
SOMMARIO CAPITOLO 1: Introduzione Introduzione al problema dello spamming. Il fenomeno viene presentato in maniera qualitativa, spiegando le varie tipologie di pubblicit non soll ecitata presenti su internet, ed in maniera quantitativa, fornendo dati relativi alle dimensioni del fenomeno soprattutto nell’ambito della posta elettronica. Vengono inoltre spiegate delle misure adottate per risolvere il problema. CAPITOLO 2: Metodi automatici di content filtering Viene spiegato il funzionamento generale dei metodi di filtraggio automatico della posta elettronica, e vengono presentate delle caratteristiche generali delle attivit di classificazione, e dei classificatori. CAPITOLO 3: Fase di pre-processing Un testo non strutturato, come le e-mail, non Ł direttamente analizzabile da un classificatore. Vengono presentate delle procedure che permettono di ridurre la dimensione delle e-mail da classificare e le tecniche piø comunemente utilizzate per portare un testo in una forma interpretabile da una macchina. CAPITOLO 4: Indici di valutazione di un classificatore Un classificatore non Ł uno strumento che funziona perfettamente in ogni caso: l’attivit di classificazione Ł soggettiva anche per un essere umano. Vengono presentati degli indici che permettono di valutare l’operato di un classificatore. CAPITOLO 5: Metodi di apprendimento automatico In questo capitolo vengono trattati i metodi di apprendimento automatico piø comunemente utilizzati nei software commerciali: Support Vector Machines, K-nearest neighbour, Naive Bayes e Boosting Trees. Per ogni metodo viene data una valutazione sia in termini di complessit computazionale che in termini di prestazioni derivate da un’applicazione pratica. CAPITOLO 6: Costi dello spam e benefici dei classificatori Lo spam Ł un costo per chiunque utilizzi la posta elettronica: dagli utenti comuni, alle aziende, agli internet service provider. Analizzando questi tre casi ci si rende conto dei benefici economici apportati da un software antispam efficiente; diventa evidente che l’adozione di un software di tale tipo viene considerata un investimento che si ripaga in termini brevissimi.

Laurea liv.I

Facoltà: Ingegneria

Autore: Matteo Griso Contatta »

Composta da 70 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 917 click dal 24/06/2008.

 

Consultata integralmente 2 volte.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.