แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A review of SMS spam detection using features selection

Organization : ABES Engineering College. Department of Computer Applications
Email : Himanijain1987ap@gmail.com

Organization : ABES Engineering College. Department of Computer Applications
Email : rajesh2in@gmail.com
LCSH: Text messaging (Cell phone systems)
LCSH: Mobile communication systems -- Security measures
LCSH: Machine learning
LCSH: Natural language processing (Computer science)
Abstract: Now a days social media is very popular medium for communication. People used various strategies to communicate with others. Like email, send message etc. email is very costly medium for communication with others. So now a days SMS is the best and effective medium for communication. Because it is very easy to use. But SMS Spanning problem is increase day by day. Because people send some illegal message which is very inconvenient to the users. In this paper we tried to build a model of detection of the spam message using classification algorithm along -with feature selection technique. In this paper we have used Naïve Bayes, Support vector machine, Random Forest Classifier, and K-Neighbours Classifier . With the help of these technique, we selected better features that provided better accuracy. We removed the inappropriate and redundant attributes that are not valuable for the accuracy of the model. A comparative study of different algorithm that has been discussed in literature review is also compared in terms of Precision, Recall, F1Score, and accuracy
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-14
Issued: 2024-05-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.101-106). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.101-106.pdf 832.37 KB
ใช้เวลา
0.028286 วินาที

Jain, Himani
Title Contributor Type
A review of SMS spam detection using features selection
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Jain, Himani;Maurya, Rajesh Kumar

บทความ/Article
An analysis of SMS spam detection using machine learning model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Jain, Himani;Mahadev

บทความ/Article
Maurya, Rajesh Kumar
Title Contributor Type
A review of SMS spam detection using features selection
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Jain, Himani;Maurya, Rajesh Kumar

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5,695
รวม 5,696 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 164,290 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,227 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 11 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 3 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 165,532 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.33