![](/images/graphics-bg.png)
Mail spam detection using stacking classification
المؤلفون المشاركون
al-Rifai, Fawzi
al-Shinnawi, Ayman
Abd al-Karim, Muhammad
المصدر
Journal of al Azhar University : Engineering Sector
العدد
المجلد 12، العدد 45 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2017)، ص ص. 1242-1255، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-10-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Spam mails are very fast growing and costly problem, that becomes a big trouble now-a days as they are very dangerous to recipients.
They cause a lot of problems such as waste of storage space, reduction of communication band width and time losing for the identification and removal of their causes.
In this paper a machine learning technique of two proposed stacked configuration will be applied on email data set.
This data set has two types of emails, ham mails and spam mails.
The preprocessing of these mails based on the analysis of all parts that constitute an email.
Rather than considering only one part of an email such as content (mail body).
The results of the proposed algorithm will be analyzed based on the training and testing of various performance evaluation metrics.
Finally a comparative study will be applied with some of the recent models developed for this subject.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd al-Karim, Muhammad& al-Shinnawi, Ayman& al-Rifai, Fawzi. 2017. Mail spam detection using stacking classification. Journal of al Azhar University : Engineering Sector،Vol. 12, no. 45, pp.1242-1255.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-856176
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd al-Karim, Muhammad…[et al.]. Mail spam detection using stacking classification. Journal of al Azhar University : Engineering Sector Vol. 12, no. 45 (Oct. 2017), pp.1242-1255.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-856176
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd al-Karim, Muhammad& al-Shinnawi, Ayman& al-Rifai, Fawzi. Mail spam detection using stacking classification. Journal of al Azhar University : Engineering Sector. 2017. Vol. 12, no. 45, pp.1242-1255.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-856176
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
رقم السجل
BIM-856176
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)