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首页> 外文会议>International Conference on Computational Intelligence Communication Technology >SVM with Gaussian kernel-based image spam detection on textual features
【24h】

SVM with Gaussian kernel-based image spam detection on textual features

机译：基于文本特征的基于高斯内核的基于图像的垃圾邮件检测的SVM

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With the growth of the internet and the increasing importance of emails in our daily lives, spams have become a common phenomenon posing serious threats, as it gives rise to undesired emails. Image spam is a type of email spam in which the textual message is embedded within an image presenting it as a picture. This paper proposes a Support Vector Machine (SVM) with Gaussian kernel based classifier for detection of spam. In our experiment, we have used publicly available datasets with SVM with Gaussian kernel based classifier showing that our approach gives good performance over considered classifiers for measurement of F-measure, recall, accuracy and precision.
机译：随着互联网的发展和电子邮件在我们日常生活中的重要性的日益提高，垃圾邮件已成为造成严重威胁的常见现象，因为垃圾邮件会引起不必要的电子邮件。图像垃圾邮件是一种电子邮件垃圾邮件，其中文本消息嵌入在将其呈现为图片的图像中。本文提出了一种基于高斯核分类器的支持向量机（SVM），用于检测垃圾邮件。在我们的实验中，我们将支持向量机的公开数据集与基于高斯核的分类器一起使用，这表明我们的方法在考虑F-measure，召回率，准确性和精确度的分类器方面具有良好的性能。

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