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Tecniche di apprendimento automatico applicate allo spamming

Informazioni tesi

  Autore: Matteo Griso
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Padova
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Giorgio Satta
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 70

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

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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.

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Parole chiave

anti-spam
bayes
boosted trees
indicizzazione
k-nearest neighbour
machine learning
naive bayes
spam
spamming

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