Spam är ett centralt problem inom elektronisk kommunikation, inklusive storskaliga e-postsystem och det växande antalet bloggar. Innehållsbaserad filtrering är en tillförlitlig metod för att bekämpa detta hot i dess olika former, men vissa akademiska forskare och industriutövare är oense om hur man bäst filtrerar skräppost. De förstnämnda har förespråkat användning av Support Vector Machines (SVMs) för innehållsbaserad filtrering, eftersom denna maskininlärningsmetod ger toppmodern prestanda för textklassificering. Liknande prestandavinster har dock ännu inte kunnat påvisas för skräppostfiltrering online. Dessutom nämner utövare de höga kostnaderna för SVM som skäl att föredra snabbare (om mindre statistiskt robusta) Bayesianska metoder. I detta dokument erbjuder vi en lösning på denna kontrovers. För det första visar vi att SVM på nätet verkligen ger toppmoderna klassificeringsprestanda för online-spamfiltrering på stora referensdatamängder. För det andra visar vi att nästan likvärdiga prestanda kan uppnås genom en Relaxed Online SVM (ROSVM) till kraftigt minskade beräkningskostnader. Våra resultat verifieras experimentellt på e-post spam, blogg spam och Splog upptäckt uppgifter.
Sculley och Wachman REF föreslog en modifierad version av online SVM som heter Relaxed Online SVM, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaden för att uppdatera modellen.
Relaxed online SVMs for spam filtering
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}