Остання редакція: 2025-05-23
Анотація
Робота присвячена дослідженню та застосуванню наївного баєсівського класифікатора для виявлення спаму в текстових повідомленнях. Проведено аналіз ефективності алгоритму на наборі даних з повідомленнями Telegram, визначено найвпливовіші маркери спаму та досліджено точність класифікації. Розроблена модель демонструє високу ефективність у ідентифікації небажаних повідомлень.
SPAM DETECTION IN MESSAGES USING A NAIVE BAYESIAN CLASSIFIER
Abstract:
The paper is devoted to the research and application of the naive Bayesian classifier for spam detection in text messages. The effectiveness of the algorithm was analyzed on a dataset of Telegram messages, the most influential spam markers were identified, and classification accuracy was investigated. The developed model demonstrates high efficiency in identifying unwanted messages.
Ключові слова
Посилання
Telegram Spam or Ham. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/mexwell/telegram-spam-or-ham
Naive Bayes Classifiers. 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/naive-bayes-classifiers/
Рассел С., Норвіг П. Штучний інтелект: сучасний підхід. — Київ: Видавнича група BHV, 2022. — 1408 с.
Matplotlib Pyplot Documentation. 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html
Naive Bayesian classifier. 2025 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/mariana65/naive-bayesian-classifier/notebook?scriptVersionId=236035831