Resumen

Se ofrece un nuevo método para la agrupación de mensajes de spam recopilados en bases de sistemas antispam. Se ha desarrollado un algoritmo genético para resolver problemas de agrupación. La función objetivo es la maximización de la similitud entre mensajes en grupos, la cual está definida por el algoritmo de vecino más cercano. La aplicación del algoritmo genético para resolver problemas restringidos enfrenta el problema de un soporte constante de cromosomas que reduce el proceso de convergencia. Por lo tanto, para acelerar la convergencia del algoritmo genético, se utiliza una función de penalización que evita la ocurrencia de cromosomas inviables al rango de valores de la función de aptitud. Después de la clasificación, se aplica la extracción de conocimiento para obtener información sobre las clases. Se utiliza un método de resumen multidocumento para obtener el retrato informativo de cada grupo de mensajes de spam. Clasificando y parametrizando plantillas de spam, también será posible definir la dependencia temática en función de la dependencia geográfica (por ejemplo, qué temas prev

• Materias:Probabilidad Colectiva Minería de datos Algoritmo de evolución Computación evolutiva Sistemas neuronales
• Subjects:Collective probability Data mining Evolutionary algorithm Evolutionary Computation Neural systems
• Palabras claves:Algoritmo genético; Agrupamiento; Mensajes de spam; Resumen multidocumento; Extracción de conocimiento; Redes sociales
• Keywords:Genetic algorithm; Clustering; Spam messages; Multidocument summarization; Knowledge extraction; Social networks