Using Personality Recognition Techniques to Improve Bayesian Spam Filtering

  1. Zurutuza, Urko
  2. Gómez Hidalgo, José María
  3. Ezpeleta, Enaitz
Journal:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Year of publication: 2016

Issue: 57

Pages: 125-132

Type: Article

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Abstract

Millones de usuarios se ven afectados por las campanas de envío de correos electrónicos no deseados al día. Durante los últimos años diferentes técnicas de detección de spam han sido desarrollados por investigadores, obteniendo especialmente buenos resultados con algoritmos de aprendizaje automático. En este trabajo presentamos una base para un nuevo método de filtrado de spam. Durante el estudio hemos validado la hipótesis de que las técnicas de reconocimiento de personalidad pueden ayudar a mejorar el filtrado Bayesiano de spam. Usando estas técnicas de filtrado, añadimos la característica de personalidad a cada correo, y después comparamos los resultados del filtrado Bayesiano de spam con y sin personalidad, analizando los resultados en términos de exactitud. En un segundo experimento, combinamos las características de personalidad y polaridad de cada mensaje, y comparamos los resultados. Al final, conseguimos mejorar los resultados del filtrado Bayesiano de spam, alcanzando el 99,24% de exactitud, y reduciendo el número de falsos positivos.

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