مقاله تشخیص اسپم پیام کوتاه با استفاده از ویژگی های غیرمحتوایی (2012 آی تریپل ای)

استخراج ویژگی

ویژگی‌های آماری

مشخصه های موقتی

مشخصه های شبکه ای

دسته بندی الگوریتم ها

نتایج آزمایشی

سنجش عملکرد

مقایسه با رویکرد مبنا

مقایسه بین مجموعه طرح های مختلف

آزمایش های بیشتر

Short Message Service text messages are indispensable, but they face a serious problem from spamming. This service-side solution uses graph data mining to distinguish spammers from nonspammers and detect spam without checking a message’s contents. (see http://en.wikipedia.org/wiki/SMS). At the same time, SMS messaging has become a perfect target for abuse via spamming— misusing SMS messages to achieve some harmful purpose. Spamming is as serious a problem for SMS as it is for email and social networking services. In Asia, up to 30 percent of short text messages are recognized as spam, mainly due to the low cost of sending them (http://en.wikipedia.org/wiki/ Mobile_phone_spam).

پیام‌های کوتاه متنی که از طریق خدمات پیام کوتاه (SMS) فرستاده می‌شود، ابزار مهم ارتباطی میان میلیون‌ها نفر در جهان محسوب می‌شود. خدمات SMS برای اپراتورهای مخابرات (مخابراتی) ضرورت محسوب می‌شود و پیام‌های آنها را با استفاده از پروتکل‌های مخابراتی استاندارد منتقل می‌کند (http://en.wikipedia.org/wiki/SMS). در عین حال، پیام‌رسانی SMS به هدفی برای سوء استفاده به واسطه توزیع ناخواسته پیام تبدیل می‌شود ـ سوء کاربرد پیام‌های SMS برای رسیدن به برخی اهداف آسیب‌رسان هستند. در آسیا، بیش از 30 درصد پیام‌های متنی به عنوان اسپم شناخته شده که عمدتاً به واسطۀ هزینۀ پایین ارسال آنها است (http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_phone_spam).