Sammanfattning Vi presenterar en omfattande genomgång av de mest effektiva innehållsbaserade e-postfiltreringsteknikerna. Vi fokuserar främst på maskininlärning-baserade spamfilter och deras varianter, och rapporterar om en bred granskning som sträcker sig från kartläggning av relevanta idéer, insatser, effektivitet, och de nuvarande framstegen. Den första presentationen av bakgrunden undersöker grunderna i e-post spamfiltrering, den föränderliga karaktären av spam, spammare som spelar katt-och-mus med e-postleverantörer (ESP) och Machine Learning front i kampen mot skräppost. Vi avslutar med att mäta effekten av maskininlärningsbaserade filter och utforska de lovande förskjutningarna av den senaste utvecklingen.
Bhowmick och Hazarika REF presenterade en bred genomgång av några av de populära innehållsbaserade metoderna för skräppostfiltrering via e-post.
Machine Learning for E-mail Spam Filtering: Review,Techniques and Trends
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}