摘要
近年來隨著網際網路的發達與普及，電子郵件的使用已經成為趨勢。但是垃圾郵件所衍生的問題也相對產生，對於擁有電子信箱的使用者而言，造成了極大的困擾，如何避免收到不需要的垃圾郵件，成為生活上的一大課題。根據以往使用Support Vector Machines(SVMs)在文件分類的相關文獻中顯示，SVMs技術在文件分類上有高效能的表現，因此本研究將電子郵件視為文件的一種，希望藉由SVMs技術能夠有效地辨別垃圾郵件。 本研究針對電子郵件的不同欄位內容（包含：只有主旨欄位、只有內文欄位、主旨及內文兩者欄位）、不同的特徵選取方式（包含：只選取名詞、只選取動詞及選取名詞及動詞）、不同的特徵選取策略（包含：二元方式(Binary)、詞彙頻率(TF)及詞彙頻率與文件頻率倒數之乘積(TF×IDF)）、不同核心函數的分類器（包含：Linear SVMs 分類器、Gaussian RBF SVMs 分類器及Polynomial SVMs分類器）、不同的調和係數C值等，透過SVMs分類器辨別中文垃圾郵件之實驗，來分析其不同的實驗結果。從辨別垃圾郵件的實驗過程中，透過Recall、Precision、F1值三種不同的效能量測方式，比較不同特徵選取方法在辨別垃圾郵件的效能，以驗證不同特徵於SVMs分類器效能之差異。
被引用紀錄
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延伸閱讀
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