데이터 마이닝 기술을 적용한 사용자 선호 스팸 대응 온톨로지 구축

Abstract

사용자마다 임의의 메일에 대한 반응은 자신의 취향에 따라 다를 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호 온톨로지를 구축함으로서 스팸 메일을 줄이고자 한다. 사용자의 행동양식을 기술하는 온톨로지를 정의하기 위하여, 사용자들의 선호도 정보와 그들의 이메일에 대한 반응을 연구하기 위한 연관성 분류 마이닝 방법을 적용했다. 생성된 분류 규칙은 정형화된 온톨로지 언어로 표현된다. 사용자 선호 온톨로지는 어떤 메일이 느팸 또는 비스팸 인지를 의미있는 양식으로 설명할 수 있다. 또한 사용자들의 온톨로지에 대한 이해력 향상을 위해 논리합성에 기반한 새로운 규칙 최적화 절차를 제안하여 불필요한 규칙들을 제거한다. When a mail was given to users, each user's response could be different according to his or her preference. This paper presents a solution for this situation by constructing a user preferred ontology for anti-spam systems. To define an ontology for describing user behaviors, we applied associative classification mining to study preference information of users and their responses to emails. Generated classification rules can be represented in a formal ontology language. A user preferred ontology can explain why mail is decided to be spam or ron-spam in a meaningful way. We also suggest a new rule optimization procedure inspired from logic synthesis to improve comprehensibility and exclude redundant rules.