Алгоритми класифікації повідомлень електронної пошти на основі штучних нейронних мереж

Abstract

Метою роботи є комплексне рішення для системи класифікації поштових повідомлень серверного рівня, яке засноване на навчальних методах класифікації, що володіє такими перевагами методів штучного інтелекту, як персоніфікація, автономність, висока точність виявлення спаму при низькій кількості помилково-позитивних помилок. Методи досліджень. В дипломній роботі використовуються методи системного аналізу процесів фільтрації повідомлень електронної пошти, нейромережеві методи класифікації, багатоагентний підхід, методи чисельного експерименту. Запропонована персоніфікована модель класифікації повідомлень електронної пошти на рівні поштового сервера. Розроблені нейромережеві алгоритми класифікації електронних повідомлень. На основі запропонованих алгоритмів розроблена і апробована експериментальна багатоагентна серверна система класифікації електронних повідомлень, що використовує персоніфіковану модель класифікації. Розроблені програмні засоби інтеграції системи класифікації повідомлень електронної пошти з поштовими системами.