Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.belstu.by/handle/123456789/28351
Title: | Многокритериальная фильтрация электронной корреспонденции |
Authors: | Радиванович, Д. А. Сухорукова, Ирина Геннадьевна |
Keywords: | электронная корреспонденция фильтрация электронной корреспонденции машинное обучение методы машинного обучения алгоритмы машинного обучения алгоритм Random Forest |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | БГТУ |
Citation: | Радиванович, Д. А. Многокритериальная фильтрация электронной корреспонденции / Д. А. Радиванович, И. Г. Сухорукова // Информационные технологии : материалы 83-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 4-15 февраля 2019 г. / отв. за изд. И. В. Войтов; УО БГТУ. – Минск : БГТУ, 2019. – С. 49. |
Abstract: | Наиболее популярным и эффективным подходом для фильтрации электронной корреспонденции на данный момент является использование машинного обучения с учителем с различными признаками, основанными как на содержании сообщений, так и на свойствах отдельных профилей пользователей. На этапе классификации и оценки были протестированы 5 алгоритмов: наивный байесовский классификатор (NaiveBayes classifier), метод k ближайших соседей (k-nearest neighbors algorithm, k-NN)), метод опорных векторов (SVM), дерево принятия решений (Decision tree), случайные леса (Random forest). В результате проведенного исследования данных алгоритмов машинного обучения лучший результат продемонстрировал алгоритм Random Forest - 93%. |
URI: | https://elib.belstu.by/handle/123456789/28351 |
Appears in Collections: | Информационные технологии |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Radivanovich_mnogokriterial'naja.pdf | 91.36 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.