ベイズフィルタと決定木分類による併用メールフィルタの判定方式の改善と効果

摘要

近年のスパムメールの増大は，世界中の電子メール利用者を悩ませている．スパムメール対策として，様々なメールフィルタが開発されているが，その中で現在最も広く利用されているのが，ベイズの定理に基づいてメールを分類するベイジアンフィルタである．我々はこれまでに，ベイジアンフィルタの一種であるbsfilterと機械学習システムBONSAIを応用したメールフィルタを組み合わせた併用フィルタを開発してきた．併用フィルタでは一段階目にbsfilterで正規メール判定のみを行い，bsfilterがスパムメールと判断したメールは二段階目のBONSAIで改めて判定していた．本稿では，これまで併用フィルタでは行っていなかった，一段階目のbsfilterでのスパムメール判定も行い，さらに，bsfilterのメール判定の閾値を変更することで，限りなく正規メールを誤判定しない手法を提案する．