استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين دقة كشف الرسائل النصية المزعجة

الملخص

التقدم التكنولوجي السريع وزيادة الاعتمادية على الوسائط الالكترونية في كافة مجالات الحياة دفعت الى حماية المستخدمين من التأثيرات السلبية لرسائل ال SMS المزعجة، في هذا البحث تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتمييز الرسائل غير المزعجة من الرسائل المزعجة، نستعرض النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام خوارزميات الانحدار اللوجستي Logistic regression و آلة متجهة الدعم (SVM) Support vector machineوالغابة العشوائية Random Forest, عرضت النتائج قيم اختبار الدقة والاستدعاء ومقياس F1-score حيث حققت الغابة العشوائية أفضل أداء من حيث الدقة والاستدعاء في تصنيف الرسائل المزعجة (spam) والرسائل غير المزعجة (ham). يؤكد البحث أن استخدام الغابة العشوائية يعد أكثر فعالية في تصنيف رسائل الـ SMS، حيث أظهرت نتائج دقيقة وفعالة في التحديد بين الرسائل المرغوب بها وغير المرغوب بها.