Proactive MiDLAF: A Novel Mining MinHash-Deep Learning Approach for Advanced Spam Email Filtering
Notice bibliographique
Résumé
Spam email filtering has recently become the most important task helping in maintaining secure and efficient communication systems.As spam emails lead to security leach, reduced productivity, and increased storage costs, this paper is intended to present a proactive approach to spam email classification, leveraging the advanced techniques to increase detection accuracy and efficiency.The proposed work consists of the three steps.The preprocessing step introduces MinHash which provides a small signature matrix for fast approximation based on a k-shingle technique that generates overlapping sequences of k word, effectively capturing the context and nuances of the spam email text.The second step uses the advanced techniques of machine learning (ML) Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Multi-Layer Perceptron (MLP), Logistic Regression, and K-Nearest Neighbors (KNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) for deep learning (DL) to classify ham and spam emails.The outcomes illustrate that combining the k-shingle, MinHash with advanced text for feeding ML and DL results in high accuracy rate compared with the other works where the SVM classifiers achieves accuracy rate of 98.95% highlighting its effectiveness in distinguishing between ham and spam emails.Other ML shows competitive performance, With MLP 98.25%, RF 95.6%, Logistic regression 98%, DT 93.3%, and lowest accuracy with KNN 70.1%.DL satisfies a high accuracy rate up to 96.1%.This work contributes to the development of a scalable and reliable solution for spam filtering in modern communication systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».