目的
インターネット上を流れる迷惑メールの割合は、全電子メール中の６０％を越えると言われており、現在では、迷惑メール対策として、さまざまな自動分類方法が用いられている。近年、メール本文などの単語の出現頻度による特徴を分類に役立てるベイズ理論を応用した方法が注目されているが、未だ利用者および管理者の作業コストは大きく、分類精度もそれほど高くない。本発明は、学習型の決定木アルゴリズムを用いて、迷惑メールを正確に効率良くフィルタリングする電子メールシステムを提供することを目的とする。
効果
高い正解率で迷惑メールと通常メールの振り分けが可能である。
基本情報
開放特許情報
登録者情報
その他の情報
