20.500.12556/RUL-135279 Filter nezaželene elektronske pošte za akademski svet Academic spam filter Nezaželena akademska elektronska sporočila so nezaželena sporočila, ki jih prejemajo profesorji, raziskovalci in drugi akademiki. Njihov namen je priti do zaslužka z zahtevanjem plačila za objavo prejemnikovega članka v reviji, s promoviranjem komercialnih revij ali plačljivih konferenc. Neizkušenemu prejemniku se lahko takšna sporočila sicer zdijo dobronamerna in laskava, vendar pa odgovarjanje nanje lahko škoduje prejemnikovi karieri. V okviru diplomske naloge smo izdelali filter nezaželene akademske elektronske pošte za Gmail, ki izmed neprebranih elektronskih sporočil v uporabnikovem elektronskem nabiralniku označi takšna nezaželena sporočila. Preizkusili smo več klasifikacijskih modelov, v končnem sistemu pa smo uporabili najuspešnejšega, in sicer nevronsko mrežo v kombinaciji z vektorsko vložitvijo besed. Izdelan sistem ima možnost posodobitve klasifikacijskega modela glede na nezaželeno akademsko elektronsko pošto, ki jo je uporabnik prejel v preteklosti. Uspešnost modela smo primerjali z obstoječimi metodami klasifikacije nezaželene elektronske pošte in potrdili, da je izdelan model primerljiv ali celo boljši od obstoječih metod. Academic spam messages are unsolicited e-mails that professors, researchers, and other academics receive in their inboxes. Their purpose is to make money by charging fees to submit the receiver’s article in their journal, to promote commercial journals or payable conferences. An inexperienced receiver might think that messages of this kind are well-intended and flattering when in reality answering them could have devastating consequences in the receiver’s career. In this thesis, we developed an academic spam filter for Gmail that labels academic spam messages in the user’s inbox. We tested different classification models for classifying academic spam and used neural networks in combination with word to vector embedding in our final system since it has shown to be the most effective.Users can also update the classifier in our system based on the academic spam messages that they have received in the past. We compared our model with the existing methods of spam classification and confirmed that it is comparable or even better than them. nezaželena elektronska pošta klasifikacija filter akademska sporočila spam messages classification filter academic spam true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2022-03-04 11:40:00 2022-03-04 11:40:07 2022-09-14 04:12:34 0000-00-00 00:00:00 2022 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 34821 99811075 Vrecer_Anja_-_Filter_nezazelene_elektronske_poste_za_akademski_svet.pdf Vrecer_Anja_-_Filter_nezazelene_elektronske_poste_za_akademski_svet.pdf 1 742F4A2EC090C27DE35AB09505123079 e1b86d9468399fdea6ac95282f2d7d7f5f73676179df559e4b04e3ecdcb3d0e4 2fc4bd0e-9ba7-11ec-abdb-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=154253 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0