Seminar/Praktikum: Methoden der Spam-Filterung

Aktuelles

Die Vorbesprechung mit Themenvergabe findet am 26. Juli 2006 um 13:15 Uhr im Geb. 11.40, R. 221 statt.

Inhalt

Die Kommunikation mit Hilfe von E-Mails hat in den vergangenen Jahren sowohl im privaten wie auch im geschäftlichen Umfeld stetig an Bedeutung gewonnen. Mit der wachsenden Beliebtheit der Mailkommunikation steigt jedoch auch der Reiz, das Medium zur Verbreitung unerwünschter Werbenachrichten - sogenannter Spams - zu missbrauchen. Spams werden in der Regel automatisiert an große Empfängerkreise versandt, deren Adressen von Webseiten oder aus Newsgroups zusammengetragen wurden. Ihr Inhalt reicht von der Werbung für Medikamente, Luxusgüter oder Spielkasinos bis hin zu unseriösen Geschäftsangeboten. Allen Spams ist jedoch gemein, dass sie für die überwältigende Mehrzahl der Empfänger nicht von Belang sind. Spam-Filter haben daher die Aufgabe, unerwünschte Mails automatisiert zu erkennen und auszusortieren. In diesem Praktikum sollen Techniken des maschinellen Lernens zur Spamerkennung eingesetzt werden. Es kommen überwachte Lernverfahren zum Einsatz, die Spams von erwünschten Mails unterscheiden sollen, nachdem sie mit Hilfe von klassifizierten Beispielen trainiert worden sind. Bei solchen Verfahren handelt es sich beispielsweise um

• Learning Classifier Systeme,
• Bayes'sche Lernverfahren,
• Support Vector Machines und
• Künstliche Neuronale Netze.

Voraussetzungen

• Gute Kenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache (Java, C++, ... )

Termine im Sommersemester

• Dienstags 15:45 Uhr - 17:15 Uhr, Geb. 11.40, Raum wird noch bekanntgegeben

Dozent, betreuende Mitarbeiter

• Prof. Dr. Hartmut Schmeck
• PD Dr. Jürgen Branke
• Dr.-Ing. Sanaz Mostaghim
• Dipl.-Inform. Matthias Bonn