Spam Mail Detection in Turkish and English Languages: A Holistic Study of AI-based Techniques including Individual, Ensemble and Hybrid Approaches

İngilizce (OpenAlex)

Artan e-posta ve sosyal medya kullanımı nedeniyle spam sayısı artmış ve bu durumun sistemlere zarar vermeden etkili bir şekilde tespit edilmesi ve sınıflandırılması konusunda kritik bir zorluk oluşturmuştur. Bu makale, Türkçe ve İngilizce veri kümelerini kullanarak e-postaları spam veya ham olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için en etkili yaklaşımları analiz etmek ve ortaya çıkarmak için bütünsel bir strateji sunmaktadır. Birleşik olarak oluşturulan yeni veri kümelerine ek olarak, farklı dillerde oluşturulan iki farklı veri kümesi kullanılmaktadır. Gelişmiş makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarını temel alarak en iyi spam posta algılama yöntemlerini sunmak için karşılaştırmalı bir çalışma yapılmaktadır. Ayrıca yeni bir yaklaşım olarak spam posta tespiti için toplu ve hibrit öğrenme yöntemleri bir araya getirilmiştir. Optimize edilmiş özellik seçimi yaklaşımları ve ön işleme ile doğal dil işlemeyi ve geliştirilmiş öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Literatürde yaygın olarak kullanılan Multinomial Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşular, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Oylama sınıflandırıcısı ve makine öğrenme algoritmaları olarak Yığınlama Sınıflandırıcısı ile Uzun Kısa Süreli Bellek, Çift Yönlü yöntemlerini karşılaştırmaktayız. Uzun Kısa Süreli Bellek, Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri ise derin öğrenme algoritmaları olarak kullanılmaktadır. 5 kat çapraz doğrulamaya ek olarak, veri kümeleri her model için 80:20 oranlarıyla eğitim verileri ve test verileri olarak bölünmüştür. Izgara Arama tekniği kullanılarak modellerin hiper parametreleri de optimize edilmektedir. Makine öğrenmesi yaklaşımlarına dayalı toplu öğrenme yöntemi, İngilizce Enron veri seti için %99,9 ile en iyi performansı sağlarken, basit ortalamaya dayalı hibrit toplu öğrenme yaklaşımı, UCI ve Kaggle'dan Türkçe veri seti için %98,43 ile en iyi doğruluk değerini vermektedir.