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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제10권 제2호
발행연도
2004.11
수록면
79 - 88 (10page)

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이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 중가는 사용자로 하여금 이메일을 좀 더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM 등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대 한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이었으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다 . 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이 때일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율 적으로 관리할 수 있다 . 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.

목차

초록

1. 서론

2. 관련연구

3. 유사도 계산을 위한 벡터 모델

4. 동적분류체계 방법

5. 자동 이메일 분류 방법

6. 실험 및 분석

7. 결론

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