Détection de Spam par les Techniques de L' intelligence Artificielle( iA)

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dc.contributor.authorBALASKA , Zahia
dc.contributor.authorKHALDI, Sabrina
dc.contributor.authorNAFIR, Abdenacer
dc.contributor.authorMAZOUZI ,Smaine
dc.date.accessioned2024-10-14T07:48:25Z
dc.date.available2024-10-14T07:48:25Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractAu cours des dernières décennies, l'utilisation du courrier électronique s'est généralisée, entraînant des spams ou des messages frauduleux. L'intelligence artificielle (IA) et surtout le Machine Learning est une solution prometteuse pour classer ces messages en deux catégories : les messages SPAM et les HAM. Cependant, cette approche de classification montre des performances insatisfaisantes en raison du faible taux de réussite de la classification des messages valides. Dans ce travail, nous allons expérimenter quelques modèles les plus utilisés pour la classification de texte ces dernières années et découvrir quel modèle est le meilleur pour résoudre ce problème.
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/2663
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des Sciences
dc.titleDétection de Spam par les Techniques de L' intelligence Artificielle( iA)
dc.title.alternativeRéseaux et systèmes distribués -RSD
dc.typeMémoire de Master
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