Spam Tespitinde Word2Vec ve TF-IDF Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Başarı Oranının Artırılması Üzerine Bir Çalışma

Elektronik posta, internet üzerinden gönderilen bir tür dijital mektuptur. postalar aracılığı ile belge, resim, video, müzik gibi her türlü dosya gönderilip alınabilmektedir. Düşük maliyeti nedeniyle sıklıkla tercih edilmektedir. zaman ve para tasarrufu sağladığı için etkili iletişim yoludur. maliyetinden kullanımının kolaylığından dolayı reklam yapmak isteyenler tarafından etkin şekilde kullanılmaktadır. Bunun yanında siber saldırganlar da kurbanlarına bu elektronik göndererek onlara zarar verebilmektedirler. Bu durumların önüne geçebilmek için, günümüzde makine öğrenmesi algoritmalarıyla spam postaları sınıflayan modeller tasarlanmaktadır. çalışmanın amacı tespiti konusunda literatürde yer alan Word2Vec Term Frequency – Inverse Document Frequency(TF-IDF) yöntemlerinin karşılaştırılmasını Türkçe veri seti üzerinde daha önce bahsedilen yapılan çalışmalara göre başarı oranını artırmaktır. amaç doğrultusunda, çalışmalar incelendiğinde, çalışmaların genellikle İngilizce setleri yoğunlaştığı görülmektedir. konudaki eksiği gidermek adına, çalışmada özellik çıkarma karşılaştırılması yapılarak iki farklı model oluşturulmuştur. modellerde sınıflayıcılar kullanılarak en yöntemin öne çıkarılması hedeflenmiştir.