ACE KG発表

ACE KG発表
ベイジアンネットワーク
～spamフィルタを作ってみよう～
発表者 ide，ryo
spamメール
 元ネタ
 味付き豚肉の缶詰
 Homel Foods社
 イギリスのコメディ
 同じ言葉を連呼
 妨害行為
 しつこい＝SPAM
発表の流れ
 コンピュータが扱う複雑な問題
 問題のモデリング
 SPAMフィルタリング
 ベイジアンネットワーク
 ベイジアンについての基礎知識
 確率の話，ベイズの定理
 実習
 ベイジアンネットワークを構築してみよう
 まとめ
コンピュータが扱う複雑な問題
 実世界の現象など
 経済システム，社会システム，自然科学
 全体の構造が把握できない
 様々な要素が絡み合って結果が出る
 不確定な要素が多いが，ある程度規則性がある
 部分的なデータからある程度は予測可能
厳密なモデルと柔軟なモデル
 厳密なモデル
 確定的な表現
 rule base（if thenや述語論理），決定木
 柔軟なモデル
 曖昧さを許す表現
 確率，マルコフモデル，ベイジアンネットワーク
複雑な問題を扱うのに適している
ベイジアンネットワーク
 以前に使われてきた多くのモデルを包含し，
表現力が高い
 決定木，マルコフモデル
 ベイジアンの適用分野
 ヒューマンモデリング
 カイル君
 トラブルシューティング
 spamメールのフィルタリング
従来のspamフィルタリング
 『spam／spamではない』を定義する規則
 spam送信業者アドレスブラックリスト
 タイトルでのフィルタリング
 送信側と受信側のいたちごっこ
 許可したアドレス以外のメールは受け取らない
 PCアドレスから携帯に宛てたメールは届かない
 厳しすぎる制約
最近のspamフィルタリング
 ベイジアンフィルタを使ったフィルタリング
 使用されている単語や単語列からspamである確
率を算出
 学習機能付き
 ベイジアンフィルタを使っているソフトウェアたち
 SpamBayes，POPFile，bayespam，Mozilla Spam Filtering，
BOGOFILTER，BkASPil，bsfilter，ifile，PASP，spamoracle，
Spam Assassin，Annoyance Filter，Bspam
ベイジアンネットワークの動作概要
 確率についての簡単な説明
 独立と従属
 ベイズの定理
 ベイジアンネットワークの説明
 モデルの作成
確率の独立と従属
 独立
 ２つ以上の事象の確率が互いの結果によって変化
しない
 ２つのさいころA,Bを振ったときに，Aは６が出る確率，
Bは２以下が出る確率
確率の独立と従属
 従属
 ２つ以上の事象の確率が互いの結果によって変化
する
 １０本中３本の当たりくじがある宝くじを，Ａ君Ｂ君が順
番に引く確率
ベイズの定理
 従属の関係にある事象で，一方が判明したと
きに，他方の確率を求められる
 advertisementという単語が含まれると判明した
ときに，そのメールがspamである確率
ベイズの定理
モデルの作成
まとめ
 ベイジアンネットワークで柔軟なモデルを作っ
てみました
 複雑な問題を単純化
 実世界の情報を扱うために利用
 コンテキストアウェア
 環境モデリング
 ユーザモデリング

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