基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
Recently the number of undesirable messages coming to e-mail has strongly increased. As spam has changeable character the anti-spam systems should be trainable and dynamical. The machine learning technology is successfully applied in a filtration of e-mail from undesirable messages for a long time. In this paper it is offered to apply Case Based Reasoning technology to a spam filtering problem. The possibility of continuous updating of spam templates base on the bases of which new coming spam messages are compared, will raise efficiency of a filtration. Changing a combination of conditions it is possible to construct flexible filtration system adapted for different users or corporations. Also in this paper it is considered the second approach as implementation of CRM technology to spam filtration which is not applied to this area yet.
推荐文章
CRM综述
客户关系管理
管理思想
功能
发展趋势
对搜索引擎中垃圾数据Spam的识别分析
垃圾数据
链接型欺骗数据
识别策略
公路工程路基CBR指标及CBR试验的应用实际与试验问题
公路工程
CBR指标
CBR试验
试验问题
一种随机嵌入抗SPAM检测的可逆数据隐藏算法
随机嵌入
SPAM
可逆数据隐藏
直方图修正
子图采样
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 Two Approaches on Implementation of CBR and CRM Technologies to the Spam Filtering Problem
来源期刊 信息安全(英文) 学科 工学
关键词 E-Mail SPAM Unsolicited BULK MESSAGE Theory of PRECEDENT CBR CRM
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-17
页数 7页 分类号 TP39
字数 语种
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
E-Mail
SPAM
Unsolicited
BULK
MESSAGE
Theory
of
PRECEDENT
CBR
CRM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息安全(英文)
季刊
2153-1234
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
230
总下载数(次)
0
论文1v1指导