Identifikation von Spam-Mail mit künstlichen neuronalen Netzen

Entwicklung eines Verfahrens

Gerald Weinberger (Autor)

Buch | Softcover

88 Seiten

2009
Igel (Verlag)
978-3-86815-261-6 (ISBN)

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keine Neuauflage

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Jährlich verursachen etwa 100 Milliarden Spam-Mails einen enormen wirtschaftlichen Schaden. Verschiedene, oft statische Filtermethoden versuchen Mails zu klassifizieren, um eine Spam-Filterung durchzuführen. Das in dieser Studie entwickelte Verfahren nutzt einen lernenden, dem menschlichen Gehirn nachempfundenen Mechanismus: Als Teilgebiet der Neuroinformatik erhält der Softwareentwickler mit einem künstlichen neuronalen Netz ein Werkzeug zur Lösung verschiedenster Aufgaben der Informatik. Für eine Spam-Identifikation wird die Datenmenge durch einen Preprozessor aufbereitet und dem neuronalen Netz zur Klassifikation übergeben, wobei unbekannte Daten einem Trainingsset zugeführt werden. Das neuronale Netz wächst durch erneutes Lernen dieser Trainingsmenge.

Sprache	deutsch
Maße	148 x 210 mm
Gewicht	138 g
Einbandart	Paperback
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Schlagworte	Datenanalyse • Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Datenkommunikation, Netzwerke • Informatik • Neuroinformatik • Neuronale Netze • Spam • Spam-Filterung • Spam-Filterung, Neuroinformatik
ISBN-10	3-86815-261-X / 386815261X
ISBN-13	978-3-86815-261-6 / 9783868152616
Zustand	Neuware