• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Teknoloji Fakültesi
  • Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Teknoloji Fakültesi
  • Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Spam SMS Detection for Turkish Language with Deep Text Analysis and Deep Learning Methods

Thumbnail

Göster/Aç

Tam metin / Full text (2.346Mb)

Tarih

2021

Yazar

Karasoy, Onur
Ballı, Serkan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Karasoy, O., Ballı, S. Spam SMS Detection for Turkish Language with Deep Text Analysis and Deep Learning Methods. Arab J Sci Eng (2021). https://doi.org/10.1007/s13369-021-06187-1

Özet

With the increasing number of mobile users day by day, the security of mobile phones is an important issue. SMS service available as standard in all users; advertising makes it a preferred method of promotion agencies. Although SMS is not used extensively today, it is still one of the fastest and low-cost ways to reach mobile phone users. This situation directs the institutions to use SMS, which want to advertise, inform and promote the products. However, messages sent without the permission of SMS users pose a serious security problem. In this study, content-based SMS classification has been carried out by using machine learning and deep learning methods to filter out unwanted messages for Turkish Language. TurkishSMS data set has been prepared by collecting messages received from different age groups and regions of people. There are five different structural features, two new features found with Word2Vec and 45 features created with the word index values of each message in the TurkishSMS data set. The feature matrix, which consists of 52 features in total, has been evaluated with deep learning algorithms as well as traditional machine learning algorithms and the results have been compared. As a result, the convolutional neural network has been found as the most successful algorithm with an accurate classification rate of 99.86%.

Kaynak

Arabian Journal for Science and Engineering

Bağlantı

https://doi.org/10.1007/s13369-021-06187-1
https://hdl.handle.net/20.500.12809/9560

Koleksiyonlar

  • Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [75]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6219]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6466]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.