AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe average classification success of the models is approximately 81.2%.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The development of technology has also changed the level and form of communication. Two-ended closed-circuit communication (telephone, letter, telegraph, etc.) models have been replaced by communication models that are originated from a single point and opens to the world (Facebook, Twitter, Instagram, etc.). While this makes it impossible for us to determine the limits of communication personally, it also makes a lot of personal communication paths that cannot be hidden (E-mail, Whatsapp number, etc.). The current situation carries many risks, such as by a simple e-mail, that private data stored on the computer gets into the hands of undesirable people. In order to prevent this, many virus software is being developed and it helps to detect the risky elements encountered in electronic environment. However, some risky elements appear as a normal text rather than a virus format. In such cases it is necessary to examine the relevant text as content and decide whether it is risky or not. In this study, e-mails with spam and ham content are determined and classified by a text mining algorithm. For this purpose, a composite polarity variable based on the gamma relationship coefficient was created and generalized linear models were established on this variable. The average classification success of the models is approximately 81.2%.
Özet
Teknolojinin gelişimi, iletişimin düzey ve şeklini de değiştirmiştir. İki nokta arası kapalı devre iletişim (telefon, mektup, telgraf, vb.) modellerinin yerini daha çok, tek noktadan tüm dünyaya açılan (Facebook, Twitter, Instagram, vb.) iletişim modelleri almıştır. Bu durum iletişimin sınırlarını kişisel olarak belirlememizi imkânsız hale getirirken, gizlemesi mümkün olmayan (E-mail, Whatsapp numarası, vb.) birçok kişisel iletişim yolunu da dünyaya açık hale getirmektedir. Basit bir e-mail yoluyla, bilgisayarda kayıtlı özel verilerin istenmeyen kişilerin eline geçmesi gibi, mevcut durum birçok risk taşımaktadır. Buna engel olmak amacıyla birçok virüs yazılımı geliştirilmekte ve elektronik ortamda karşılaşılan riskli unsurların tespitinde yardımcı olmaktadır. Ancak bazı riskli unsurlar virüs formatından uzak, normal bir metin olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu tarz durumlarda ilgili metnin içerik olarak incelenip, riskli olup olmadığına karar vermek gerekmektedir. Bu çalışmada, istenen ve istenmeyen içeriğe sahip e-postaların bir metin madenciliği algoritması ile tespit edilip sınıflandırılması işlemi yapılmaktadır. Bu amaçla, gama ilişki katsayısına dayalı kompozit bir polarite değişkeni oluşturulmuş ve bu değişken üzerine genelleştirilmiş lineer modeller kurulmuştur. Modellerin sınıflandırma başarısı ortalama ise yaklaşık % 81,2’dir.