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dc.contributor.advisorWebber, Carine Geltrudes
dc.contributor.authorCrestani, Vinícius
dc.contributor.otherNotari, Daniel Luís
dc.contributor.otherRibeiro, Helena Graziottin
dc.date.accessioned2017-02-01T17:13:22Z
dc.date.available2017-02-01T17:13:22Z
dc.date.submitted2012
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/handle/11338/1485
dc.descriptionInsetos como abelhas, formigas e cupins apresentam um nível de inteligência individual muito baixo, mas coletivamente são capazes de resolver problemas complexos de forma altamente organizada (Lianying e Fengyu, 2006). Buscando inspiração no senso de inteligência coletiva destes insetos, este trabalho tem o objetivo de realizar um estudo sobre algoritmos que baseiam-se nesta metáfora e assim desenvolver um sistema que seja capaz de identificar e classificar mensagens de e-mail. O algoritmo utilizado neste trabalho é o Artificial Bee Colony (Karaboga, 2005). Ele baseia-se no comportamento natural das abelhas forrageadoras, abelhas responsáveis por encontrar fontes de alimentos e informar às outras abelhas, que estão na colmeia esperando por estas informações. Para o algoritmo de classificação de mensagens podem ser consideradas como fontes de alimentos as próprias mensagens. Elas serão exploradas pelas abelhas artificiais na tentativa de obter as melhores regras para classificação ou então descobrir a classe a que a mensagem pertence. As mensagens podem ser classificadas em seguras, de phishing ou spam. Mensagens de phishing são aquelas que tentam se passar por empresas reais na tentativa de obter dados pessoais. Outra categoria de mensagens são os spams que podem ser classificadas como mensagens de cunho publicitário cujo recebimento não foi solicitado. Para aplicar o algoritmo das abelhas, um sistema de classificação foi desenvolvido a partir de modelos de engenharia de software sobre datasets contendo mensagens de e-mail. Após o desenvolvimento do sistema, métricas e técnicas de amostragem foram aplicadas com o objetivo de avaliar e comparar a utilização desta técnica em relação a outras para classificação de mensagens. Os resultados obtidos através da comparação com outros algoritmos podem ser considerados como positivos já que em alguns casos a taxa de mensagens classificadas corretamente foi superior ao algoritmo comparado (sic).pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectMensagens eletrônicas - Classificaçãopt_BR
dc.subjectAmostragem (Estatística)pt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.titleClassificação de mensagens de e-mail utilizando o algoritmo Artificial Bee Colonypt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.program.nameBacharelado em Ciência da Computaçãopt_BR


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