Clustering for semi-supervised spam filtering
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel investigation of email clustering, demonstrating that clustering can be a powerful tool for email spam filtering. We first extend the well-known notion that ham and spam emails can be divided into clusters, showing the striking result that almost any reasonable clustering algorithm will naturally partition an email dataset into almost entirely spam and entirely spam clusters. We then consider the specific semi-supervised spam filtering scenario of filtering when a large amount of training data is available, but only a few true labels can be obtained for that data. We present two spam filtering approaches for this scenario, both of which start with a clustering of training email. Our first approach uses the true labels of the medoids of each cluster to train a spam filter; our second approach functions similar to the first, except that the true label of each cluster's medoid is used as the label of every email within the cluster, giving a much larger set of labels for training, while still only requiring only a few labels. We evaluate our approaches using the TREC2005 and CEAS2008 spam email datasets. For a large range of different numbers of true labels, we show that both of our approaches significantly outperform training on the same number of randomly selected email messages. The results of our second approach are also better than those of a previously published state-of-the-art semi-supervised small sample spam filtering approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».