![](/images/graphics-bg.png)
filtering spam e-mail from mixed Arabic and English messages : A comparison of machine learning techniques
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 6، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2009)، ص ص. 52-59، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Spam is one of the main problems in emails communications.
As the volume of non-English language spam increases, little work is done in this area.
For example, in Arab world users receive spam written mostly in Arabic, English or mixed Arabic and English.
To filter this kind of messages, this research applied several machine learning techniques.
Many researchers have used machine learning techniques to filter spam email messages.
This study compared six supervised machine learning classifiers which are maximum entropy, decision trees, artificial neural nets, naïve bayes, support system machines and k-nearest neighbor.
The experiments suggested that words in Arabic messages should be stemmed before applying classifier.
In addition, in most cases, experiments showed that classifiers using feature selection techniques can achieve comparable or better performance than filters do not used them.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Halis, Ala Mustafa Darwish. 2009. filtering spam e-mail from mixed Arabic and English messages : A comparison of machine learning techniques. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 6, no. 1, pp.52-59.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10472
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Halis, Ala Mustafa Darwish. filtering spam e-mail from mixed Arabic and English messages : A comparison of machine learning techniques. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 6, no. 1 (Jan. 2009), pp.52-59.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10472
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Halis, Ala Mustafa Darwish. filtering spam e-mail from mixed Arabic and English messages : A comparison of machine learning techniques. The International Arab Journal of Information Technology. 2009. Vol. 6, no. 1, pp.52-59.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10472
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 85-59
رقم السجل
BIM-10472
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)