Какие алгоритмы используются в мобильных антиспам-фильтрах

В мобильных антиспам-фильтрах часто используются алгоритмы машинного обучения. numerotelefono.ru elar.urfu.ru Некоторые из них:

• Наивный байесовский классификатор. na-journal.ru elar.urfu.ru Алгоритм основывается на теореме Байеса и использует статистические данные о частоте использования слов в спам-сообщениях и нежелательных сообщениях. na-journal.ru
• Метод опорных векторов. na-journal.ru elar.urfu.ru Строит гиперплоскость или набор гиперплоскостей в пространстве признаков для разделения данных на классы. na-journal.ru
• Решающие деревья. na-journal.ru Метод машинного обучения, который строит дерево решений на основе признаков сообщения. na-journal.ru Каждый узел дерева представляет собой правило для принятия решения о том, является ли сообщение спамом или нежелательным сообщением. na-journal.ru
• Нейронные сети. na-journal.ru Могут обрабатывать большие объёмы данных и выявлять скрытые связи между признаками сообщения. na-journal.ru Однако их обучение требует значительных вычислительных ресурсов и большого количества данных. na-journal.ru
• Алгоритмы кластеризации. na-journal.ru Используются для группировки сообщений в кластеры на основе их сходства. na-journal.ru Кластеризация может использоваться для выявления новых паттернов и групп сообщений, которые могут быть связаны с спамом или нежелательными сообщениями. na-journal.ru