Contribution au classement statistique mutualisé de messages électroniques (spam)

par José Marcio Martins da Cruz

Thèse de doctorat en Informatique temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Alain Galli.

Soutenue en 2011

à Paris, ENMP .


  • Résumé

    Depuis la fin des années 90, les différentes méthodes issues de l'apprentissage artificiel ont été étudiées et appliquées au problème de classement de messages électroniques (filtrage de spam), avec des résultats très bons, mais pas parfaits. Il a toujours été considéré que ces méthodes étaient adaptées aux solutions de filtrage orientées vers un seul destinataire et non pas au classement des messages d'une communauté entière. Dans cette thèse notre démarche a été, d'abord, de chercher à mieux comprendre les caractéristiques des données manipulées, à l'aide de corpus réels de messages, avant de proposer des nouveaux algorithmes. Puis, nous avons utilisé un classificateur à régression logistique avec de l'apprentissage actif en ligne - pour démontrer empiriquement qu'avec un algorithme simple et une configuration d'apprentissage mieux adaptée au contexte réel de classement, on peut obtenir des résultats aussi bons que ceux que l'on obtient avec des algorithmes plus complexes. Nous avons aussi démontré, avec des ensembles de messages d'un petit groupe d'utilisateurs, que la perte d'efficacité peut ne pas être significative dans un contexte de classement mutualisé.

  • Titre traduit

    A contribution to shared classification of electronic messages (spam)


  • Résumé

    Since the 90's, different machine learning methods were investigated and applied to the email classification problem (spam filtering), with very good but not perfect results. It was always considered that these methods are well adapted to filter messages to a single user and not filter to messages of a large set of users, like a community. Our approach was, at first, look for a better understanding of handled data, with the help of a corpus of real messages, before studying new algorithms. With the help of a logistic regression classifier with online active learning, we could show, empirically, that with a simple classification algorithm coupled with a learning strategy well adapted to the real context it's possible to get results which are as good as those we can get with more complex algorithms. We also show, empirically, with the help of messages from a small group of users, that the efficiency loss is not very high when the classifier is shared by a group of users.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2011 par [CCSD] [diffusion/distribution] à Villeurbanne

Contribution au classement statistique mutualisé de messages électroniques (spam)

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (230 p.)
  • Annexes : Bibliographie : 276 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Mines ParisTech. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : EMP 160.569 CCL.TH. 1308
  • Bibliothèque : Mines ParisTech. Bibliothèque.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : EMP 160.570 CCL.TH. 1308
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.