Spam SMS’lerin filtrelenmesinde yeni bir yaklaşım: Motif örüntüler
Öz
Her teknolojinin yaygınlaşması ile birlikte birçok problemde beraberinde gelir. Mobil teknolojilerde yaygın olarak kullanılan Mobil Kısa Mesaj Servisi(SMS) birçok sorunu beraberinde getirmiştir. SMS’in en önemli sorunu spam olarak belirtilen istenmeyen mesajların mobil ağ üzerinde yayılmasıdır. Spam mesajlar mobil trafiğini engellemekle birlikte kişileri de gereksiz yere meşgul etmektedir. Bu çalışmada spam SMS’leri filtrelemek için, karakterlerin UTF-8 kodlarını birbiri ile karşılaştırılması sonucu oluşan formları kullanan yeni bir öznitelik çıkarım, motif örüntüler yöntemi önerilmiştir. Önerilen motif örüntüler yönteminde, SMS’in unikodları üzerinde tanımlanan bir pencere boyutu (PB) içerisine giren değerlerin birbirlerine göre oluşturdukları görünüm motif olarak ele alınmaktadır. SMS’deki bu motiflerin frekansları öznitelik vektörü olarak kullanılmıştır. Motif çeşitleri belirtilen PB’a bağlıdır. Motif örüntüler yöntemini test etmek için üç kıyaslama veri kümesi kullanılmıştır. Gözlenen sonuçlara göre önerilen yöntemin spam filtrelenmesinde SMS mesajlarından başarılı öznitelik çıkarım yöntemi olduğu görülmüştür. Ayrıca motif yöntemi diğer metin madenciliği, doğal dil işleme alanlarında kullanılabileceği düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Ji Won Yoon, Hyoungshick Kim, Jun Ho Huh, 2010, Hybrid spam filtering for mobile communication, computers & security 29 (2010) 446–459.
- [2] Chen, L., Yan, Z., Zhang, W., & Kantola, R. (2014). TruSMS: A trustworthy SMS spam control system based on trust management. Future Generation Computer Systems. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2014.06.010
- [3] Ahmed, I, Ali, R, Guan, D, Lee, YK, Lee, S, Chung, TSemi-supervised learning using frequent itemset and ensemble learning for SMS classification. Expert Systems with Applications, 2015, 42(3): 1065–1073.
- [4] Su, MC, Lo, HH, Hsu, FH, A neural tree ve its application to spam e-mail detection. Expert Systems with Applications, 37(12), 2010, 7976-7985.
- [5] Delany, S. J., Buckley, M., & Greene, D. (2012). SMS spam filtering: methods ve data. Expert Systems with Applications, 39(10), 9899-9908.
- [6] A. K. Uysal, S. Gunal1, S. Ergin, E. Sora Gunal, 2013. The Impact of Feature Extraction ve Selection on SMS Spam Filtering, ELEKTRONIKA IR ELEKTROTECHNIKA, ISSN 1392-1215, VOL. 19, NO. 5, 2013
- [7] Healy M, Delany S, Zamolotskikh A. An assessment of case-based reasoning for short text message classification. In: Proceedings of 16th Irish conference on artificial intelligence ve cognitive science; 2005. p. 257–66.
- [8] Idris, I, Selamat, A, Omatu, S, Hybrid email spam detection model with negative selection algorithm ve differential evolution. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2014, 28, 97-110.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Haziran 2018
Gönderilme Tarihi
30 Aralık 2017
Kabul Tarihi
10 Nisan 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 6 Sayı: 2
