Система фильтрации контента в современных мессенджерах работает на основе различных алгоритмов, которые анализируют поступающие сообщения и удаляют подозрительные по определённым правилам. 12

Некоторые подходы к фильтрации:

• Использование правил. 1 Они могут быть основаны на заранее определённом списке запрещённых слов или фраз, наличии определённых символов или ключевых слов в тексте сообщения, а также на блокировании сообщений от конкретных отправителей. 1
• Применение алгоритмов машинного обучения. 1 Некоторые из них:
• Наивный байесовский классификатор. 1 Использует статистические данные о частоте использования слов в спам-сообщениях и нежелательных сообщениях, чтобы определить вероятность того, что сообщение является спамом или нежелательным. 1
• Метод опорных векторов. 1 Строит гиперплоскость или набор гиперплоскостей в пространстве признаков для разделения данных на классы. 1
• Решающие деревья. 1 Строят дерево решений на основе признаков сообщения. 1 Каждый узел дерева представляет собой правило для принятия решения о том, является ли сообщение спамом или нежелательным. 1
• Нейронные сети. 1 Могут обрабатывать большие объёмы данных и выявлять скрытые связи между признаками сообщения. 1
• Алгоритмы кластеризации. 1 Группируют сообщения в кластеры на основе их сходства. 1 Кластеризация может использоваться для выявления новых паттернов и групп сообщений, которые могут быть связаны с спамом или нежелательными сообщениями. 1

Кроме того, в мессенджерах могут использоваться боты-фильтры, которые автоматически анализируют поступающие сообщения и удаляют подозрительные по определённым алгоритмам. 2 Они работают на основе искусственного интеллекта. 2