コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

ランダムフォレストスパムメール分類システム

コンバンタバム・スシラ・デヴィ

電子メールは、ユーザーにとって迅速なコミュニケーションツールであり、費用対効果に優れています。逆に、電子メールユーザーの数が増えたことにより、過去数世代にわたってスパムメールが急増しています。このスパムメールの問題は、インターネットの重大なリスクの 1 つです。スパムメールの増加により、信頼できるスパム対策フィルターの重要性が高まっています。通常、スパマーはさまざまな受信者に迷惑メールや迷惑メールを送信しますが、これらのスパムメールは特性がほとんど同じです。したがって、スパムメールを効果的に検出し、スタンドアロンフィルターの代替プロセスを提供する防御システムを組み立てることが不可欠です。したがって、この論文では、属性ベースのランダムフォレスト分類を使用して電子メールをスパムメールとハムメールに分類するための新しいフレームワークを提案します。このプロセスは、各トークンのベイジアンスパム確率計算から始まり、TF-IDF 重み付けスキームが各トークンとメールの重みを計算し、遺伝的適応度に基づいてスコア計算が実行され、最後にランダムフォレスト分類器を使用してメールをスパムメールとハムメールに分類する分類プロセスが実行されます。結果は、分類精度、重み付け精度、F1 測定の観点から既存のスパム分類方法と比較されます。結果は、提案されたシステムが他の既存のアルゴリズムと比較して有望な結果を示していることを示しています。