IMMUNE-INSPIRED PREDICTIVE MODELS FOR EMAIL CLASSIFICATION AND SPAM FILTERING
| dc.contributor.author | ALI AL-HASAN | |
| dc.date | 2015 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T07:17:42Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T07:17:42Z | |
| dc.degree.department | College of Computer Science and Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | تعد الرسائل ا إ لالكترونية من الوسائل المنتشرة والفعالة للت واصل في وقتنا الحالي على المس توى الشخصي والرسمي. و يتلقى المس تخدمون كثيراً من الرسائل التي تتطلب فرز اً يدوياً لمجلدات مختلفة، كما يتلقون ك م ا هائلًً من الرسائل التي لا طائل منها أ و غير المرغوب فيها والتي تعرف بالبريد المزعج (SPAM) . وتعد هذه القضية من القضايا ا أمنية المهمة التي تتطلب عناية خاصة من المس تخدمين ومديري الش بكات. ولذا تحتوي معظم أ نظمة الرسائل ا إ لالكترونية على أ ليات للحد من هذه المشكلة. إ الا أ نه يلزم اس تحداث طرق لتوائم التطور في ا أنظمة الحديثة. تقوم هذه الدراسة بتحليل فعالية الحلول المتاحة لتصنيف الرسائل ا إ لالكترونية النصية وترش يح غير المرغوب منها. كما تقترح طرقًا لاس تخلًص سمات أ كثر فعالية للتمييز بين الرسائل المختلفة. وعلًوة على ذلك، تقوم ببناء نماذج تصنيف مبنية على خوارزمية مس توحاة من نظم المناعة الطبيعية. كما تقوم بتحليل أ داء النماذج المقترحة ومقارنتها بطرق أ خرى باس تخدام قواعد بيانات ذات خصائص مختلفة. وقد أ ظهرت النتائج فعالية الحل المقترح في تصنيف وترش يح الرسائل ا إ لالكترونية النصية | |
| dc.identifier.other | 3246 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/2618 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | IMMUNE-INSPIRED PREDICTIVE MODELS FOR EMAIL CLASSIFICATION AND SPAM FILTERING | |
| dc.type | Thesis |