Email Spam Classification Using Support Vector Machine Algorithm

Abstract

In the present life, internet is a vital part. We invest the vast majority of our time on internet. One of the vital features of internet is communication. Email is a method of correspondence which is utilized for the individual as well as business reason. Spam emails are the emails beneficiary does not wish to take conveyance of; it is moreover called unwanted bulk email. Emails are utilized every day by number of user to speak worldwide. At present vast volumes of spam emails are reasoning genuine inconvenience for Internet user and Internet service. For example, it degrade user examine knowledge, it helps transmission of virus in network, it expands stack on arrange movement. It additionally misuses user time, and vitality for legitimate emails among the spam. Hence, there is a requirement of spam detection so that its result can be reduced. In this paper, propose a novel technique for email spam detection using SVM and feature extraction which achieves accuracy of 98% with the test datasets.

Spam Tespitinde Word2Vec ve TF-IDF Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Başarı Oranının Artırılması Üzerine Bir Çalışma

“…Yapılan bu çalışma büyük verilerin işlenmesinde Apache Spark'ın etkili ve yeterince hızlı olduğunu, NB yöntemi kullanılarak yapılan sınıflandırma çalışmasının da başarılı olduğunu göstermiştir. Dewangan ve Gupta [9], spam elektronik postaları, içeriklerinden etkili bir şekilde tanımlayabilen bir spam tespit sistemi geliştirmek için SVM algoritmasından faydalanmıştır. Yapılan bu çalışmada %98'lik bir oranla spam e-postalar doğru şekilde tespit edilmiştir.…”