Journals / Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi / 2020 / Cilt: 1 - Sayı: 1
Spam Detection in Turkish and English SMS Messages with Orange 3
- Pages
- 1–4
- DOI
- —
Abstract
Short messaging service (SMS) is a fast and effective way to communicate and inform. Also, it can provide access to large masses in a short time. However, the use of these features for malicious purposes is a problem for users. Unsolicited messages can be sent like cheating, bad content and misinformation etc. In order to solve these problems and to provide a safer environment, spam detection was done for Turkish and English SMS messages by using TurkishSMS message and UCI SMS Spam collections. Based on the accuracy and error rates in the study, it was determined that the Neural Network for the TurkishSMS dataset and the Naive Bayes algorithm for the UCI SMS Spam data set had a great accuracy and less missing rate.
Özet
Kısa mesajlaşma servisi (SMS), haberleşme ve bilgilendirme için hızlı ve etkili bir yoldur. Kısa süre içerisinde büyük kitlelere ulaşabilme imkanı sağlayabilir. Ancak bu özelliklerin kötü amaçlara yönelik kullanılması kullanıcılar için problem oluşturmaktadır. İstenmeyen, kandırma amaçlı, kötü içerikli ve yanlış bilgi içeren vb. mesajlar gönderilebilmektedir. Bu problemlerin giderilmesi ve daha güvenli bir ortam sağlanması amacıyla bu çalışmada TurkishSMS mesaj ve UCI SMS Spam koleksiyonları kullanılarak Türkçe ve İngilizce içeriklere sahip SMS’ler için spam tespiti yapılmıştır. Çalışmada doğruluk ve hata oranları baz alındığında TurkishSMS veri kümesi için Sinir Ağları, UCI SMS Spam veri kümesi için ise Naive Bayes algoritmasının büyük bir doğruluk ve daha az kaçırma oranına sahip olduğu tespit edilmiştir.