Destek vektör makineleri ve Gauss karışım modeli ile  
istenmeyen e-postaların tespiti
Support vector machi̇ne and Gauss mixture model 
detecti̇on of unsoli̇ci̇ted e-mails
Yazar: NURULLAH ATEŞ
Danışman: DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu  tez  çalışmasında  spam  mesajları  tespit  eden  denetimli  bir  öğrenme 
algoritması  olan  Destek  Vektör  Makinesi(DVM)  ve  denetimsiz  bir  öğrenme 
algoritması  olan  Gauss  Karışım  Modelinin(GKM)  kullanıldığı,  içerik  tabanlı  2 
farklı  filtreleme  yöntemi  gerçekleştirilmiştir.  Yöntemlerde  öznitelik  olarak  eposta  mesajlarının  başlık  ve  gövde  kısımları  kullanılmış  ve  doğru  öznitelikler 
elde edilmeye çalışılmıştır.
Türkçe  mesajlar  ile  yapılan  çalışmada,  karakter  katarının  başlangıç  veya 
bitişinde  karakter  katarına  bitişik  halde    bulunan  harf  dışı  ifadeler  katardan
çıkarılmış,  ilk  beş  karakter  dışındaki  karakterler  karakter  katarından  silinmiş, 
bütün harfler küçük harfe dönüştürülmüş  ve 3 defadan  az  tekrar eden  karakter 
katarı  aday  öznitelik  kümesinden silinmiştir. Karşılıklı Bilgi(KB)  algoritması ile 
en yüksek değere sahip 49 adet  karakter katarı öznitelik olarak seçilmiştir.
Uygulamanın  ikinci  bölümünde  ise  özel  bir  veri  seti  olan  Lingspam 
kullanılmıştır. İçerik filtrelerinde en önemli öznitelik mesajın kelimeleridir.  Bir 
kelime kullanılan zamana, tekil çoğul  oluşuna vb. özelliklerine göre farklı yazılış 
şekillerine  sahiptir. İngilizce  kelime olan "people", "person" ın çoğulunu  "play" 
kelimesinde  "plays"  in  çoğulunu  ifade  ederken  "found"  da  "find"  ın  geçmiş
zamanını  ifade  etmektedir.  Bunlardan  dolayı  spam  filtreleme  aşamasında 
kelimeler  incelenirken,  kelimenin  sahip  olduğu  yalın  anlamın,  yazılışına  göre 
incelenmesi  gerekmektedir.  Lingspam  veri  seti,  gövdeleyici(lemmitization) 
olarak  tanımladığı  mesajlarında  kelimelerin  yalın  yazılışlarını  kullanmıştır.
Ayrıca  bu  veri  setinde,  bir  dilde  en  çok  kullanılan  (stop  list)  kelimeler,  veri setinden  çıkarılmıştır.  Çünkü  bu  kelimler  spam  ve  normal  e-postalar  arasında 
ayrım sağlayamamakta ve sık sık mesajlar içerisinde geçtikleri için algoritmanın 
çalışma süresini uzatmaktadırlar. Spam gönderici, gönderdiği mail'in filtreye takılmaması için öznitelik olabilecek "viagra"  gibi kelimeleri  "v*i*a*g*r*a",  "v1a1g1r1a",  "v.iagra",  "viagraaaa"  ve 
hatta  "v  i  a  g  r  a"  gibi  değişik  şekillerde  yazmaktadır.  Bu  yazım  şekilleri  spam mail'in  tespit  edilme  ihtimalini  düşürür.  Bu  çalışmanın  özgün  yanı,  birçok 
çalışmada  telaffuz  doğrulama  için  kullanılan  Soundex  algoritmasının,
kelimelerin değişik yazım biçimlerinin ayırt edilmesinde kullanılması olmuştur.
İkinci  yöntemde  DVM  kullanılarak  yapılan  test  sonuçlarında  %98,6  gibi  bir 
doğru  tanıma  sonucunun  elde  edilmesi  Soundex  kullanımının  ne  kadar  doğru 
olduğunu göstermiştir.

Abstract:
In this thesis, two different filtering methods  with content based in which 
Support  Vector  Machines,  a  supervised  learning  algorithm,  which  detect  spam 
mails and Gaussian Mixture Models, a unsupervised learning algorith, are used 
were carried out . In methods the title and the body of  e-mails were used 
as  attributes  and  processing  was  applied  to  character  strings  which  belong  to 
the messages in order to get accurate attributes. 
In  the  study  carried  out  with  Turkish  messages,   expressions   that   are   not 
letters and attached to the  character string in its beginning and the end 
were removed from it, the  characters except the first five ones were deleted 
from the character string, all  letters were turned into lower case letters and the 
character string repeating less than three times was deleted from the candidate 
attribute set. With Mutual  Information algorithm, 49 character strings that 
have the highest value were chosen as attributes. 
In the second method, Lingspam that is a special data  set was used.  In content 
filters  the  most  important  attribute  is  the  words  of  the  message.  A  word  has 
different writing  styles depending on time, whether it is singular or plural etc. . 
The English word  people is the plural of person, the word "plays" is the 
plural of "play" and    "found" is the past form of "find". Therefore, while words 
are  examined  in  the  process  of  spam  filtering,  it  is  important  to  examine  the 
word according to the  spelling of simple meaning of it. Lingspam data set used 
the  simple  spelling  of  the  words  in  its  messages  which  it  defined  as 
lemmitization.  Also,  in  this  data  set  the  most  commonly  used  words  in  a 
language were removed from it because  these words cannot differentiate spam 
and normal e-mails from each other and extend the operating time of algorithm 
as they are often inclued in messages. 
In order to avoid his mail to be filtered, Spam sender writes the words 
like  "viagra"  that  may  be  an  attribute  in  different  ways  as  "v*i*a*g*r*a", 
"v1a1g1r1a",  "v.iagra",  "viagraaaa"  and  even  "v  i  ag  r  a".  These  writing  styles reduce the chance of detecting spam mails.The original side of this study is that 
Soundex   algorithm   that   is   used   for   the   correction   of   pronunciation   in 
many  studies   was   used   to   differentiate   the   different   writing   styles   of 
words.   In   the  second   method,   the   acquisition   of   %98,6   correct 
identification   results   in   the  tests  that  were  carried  out  by  using  DVM  has 
shown the accuracy of the use of Soundex.