prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje neželjenih SMS poruka
  Preuzmi
PDF 738.48 KB
završni rad
Prepoznavanje neželjenih SMS poruka
2018. urn:nbn:hr:200:908716
Tubić, Eugen
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Tubić, E. (2018). Prepoznavanje neželjenih SMS poruka (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716

Tubić, Eugen. "Prepoznavanje neželjenih SMS poruka." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716

Tubić, Eugen. "Prepoznavanje neželjenih SMS poruka." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716

Tubić, E. (2018). 'Prepoznavanje neželjenih SMS poruka', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716

Tubić E. Prepoznavanje neželjenih SMS poruka [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2018 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716

E. Tubić, "Prepoznavanje neželjenih SMS poruka", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:908716
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje neželjenih SMS poruka
Naslov (engleski)Identifying of unwanted text messages
AutorEugen Tubić
MentorGoran Martinović (mentor)
MentorBruno Zorić (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDean Vučinić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2018-10-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
U ovome radu objašnjen je problem neželjenih SMS poruka i prikazan je program koji koristi pet klasifikatora za prepoznavanje neželjenih i pravih SMS poruka. Za klasificiranje poruka koristili su se sljedeći klasifikatori: kNN, SVM, naivni Bayes, šuma odluke i umjetne neuronske mreže. U teorijskom dijelu rada opisana je problematika neželjenih poruka i nekoliko metoda kojima se takva problematika rješava. U praktičnom dijelu rada osmišljen je program koji klasificira SMS poruke pomoću pet klasifikatora koristeći opisne značajke poruka. Podaci u skupu se prvo dijele na trening i testni skup poruka u kojima postoji približno jednak omjer između pravih i neželjenih SMS poruka, a nakon toga se svaka poruka obrađuje na temelju zadanih opisnih značajki. U sljedećem koraku se program istrenira na trening skupu koje su poruke prave a koje neželjene i onda na testnom skupu pokušava prepoznati klase poruka. Klasifikator šuma odluke se pokazao kao najtočniji klasifikator pri prepoznavanju poruka.
Sažetak (engleski)
This thesis researches the problem of spam and it presents a program which uses five classifiers in order to decipher between spam and real messages. The following classifiers were used to classify text messages: kNN, SVM, Naive Bayes, Random Forest and artificial neural netowork.The theoretical part of the thesis describes the problem of spam and several methods used to solve this problem. For the practical part, a program which classifies text messages with regard to their descriptive attributes was created. The program does this by the means of five classifiers.The data in the data set are first divided into the training and testing categories of messages where there is an approximately equal number of real and spam messages, and afterwards each SMS is processed on the basis of predefined descriptive attributes. In the next step, the program learns, on the basis of a training set, which messages are real and which are spam, and then it tries to recognize the classes text messages belong to in a testing set.The research conducted showed the random forest classifier to have been the most accurate one in deciphering between different messages.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:908716
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-10-22 08:30:07