Filtrado de SPAM en SMS mediante algoritmos de aprendizaje automático
Journal Title: MASKANA - Year 2017, Vol 8, Issue 4
Abstract
Una de las más comunes formas de comunicación a través de teléfonos móviles sigue siendo mediante SMS o servicio de mensajes cortos, por sus siglas en inglés. Las entidades financieras, televisoras y las propias operadoras de telefonía son ejemplos de compañías que aprovechan al máximo este tipo de comunicación, pero esta tecnología no está exenta de los molestosos mensajes no deseados o SPAM. El presente artículo describe la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático como medio para la detección de SMS no deseados, y mediante la experimentación con un conjunto de datos de 5,574 mensajes de texto o SMS evalúa el rendimiento de modelos que utilizan técnicas como Regresión Logística, Super Vector Machine, KNN, RandomForest y AdaBoost para clasificar y predecir mensajes no deseados.
Authors and Affiliations
Lenin Pin
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