TY  - JOUR
TI  - Makine Öğrenmesi Yaklaşımlarının Spam-Mail Sınıflandırma Probleminde Karşılaştırmalı Analizi
AB  - Elektronik posta, kuruluşların, kişilerin sıklıkla kullandıkları dosya paylaşımı gibi çeşitli etkileşimlerin bulunduğu iletişim aracıdır. Bu tür araçların faydalı etkilerinin yanında istenmeyen elektronik posta paylaşımı da söz konusudur. İstenmeyen elektronik postalar ‘Spam’ adı ile etiketlenmektedir. Spam elektronik postalar; istenmeyen reklamlar, virüs etkileşimleri ve oltalama gibi zararlı içeriklere kaynak teşkil edebilmektedir. İletişimde güvenliğin oldukça önemli olduğu bilinmektedir. Bu sebeple elektronik posta sistemlerinin zararlı araçlardan veya yazılımlardan arındırılabilmesi için çeşitli kriterlere göre sınıflandırılması önem arz etmektedir. Literatürde bu tür çalışmalar farklı başlıklar altında sunulmaktadır. Sınıflandırma çalışmalarında makine öğrenmesi algoritmaları etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında naive bayes, lojistik regresyon, karar ağacı ve k-en yakın komşu algoritmalarının ilgili probleme uyarlanması ve karşılaştırmalı olarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Burada farklı metodolojilere sahip yaklaşımların ilgili problem üzerindeki etkisi detaylı olarak incelenmek istenmiştir. Bu kapsamda algoritmalar çeşitli veri setleri kullanılmıştır. Veri setlerinin farklı büyüklüklerde ve farklı ham/spam oranlarında olması çalışma üzerindeki etkisi tartışılmıştır. Farklı başarım sonuçları elde edilmiştir. Bu başarım sonuçlarının farklı metotlara göre karşılaştırması yapılarak tablolar halinde sunulmuştur. Veri seti sayısının ve spam oranının fazla olması Enron 5 veri setinde etkili sonuçların elde edilmesini sağlamıştır. Farklı özellik seçim yöntemlerinin kullanımıyla Karar ağacı algoritmasının Enron 4 veri seti üzerinde iyi performans göstermesini sağlamıştır. En iyi başarım performanslarının CS440/ECE448 veri seti üzerindeki testlere göre lojistik regresyon ve k-en yakın komşu algoritmalarıyla elde edildiği gözlemlenmiştir.
AU  - BAKTIR, NURİYE
AU  - ATAY, YILMAZ
DO  - 10.17671/gazibtd.1014764
PY  - 2022
JO  - Bilişim Teknolojileri Dergisi
VL  - 15
IS  - 3
SN  - 1307-9697
SP  - 349
EP  - 364
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1130839
ER  -