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New Spam filtering Method with Hadoop Tuning-Based MapReduce Naïve Bayes

Computer Systems Science & Engineering 2023年第4期45卷 201-214页

作者： Keungyeup Ji Youngmi Kwon Department of Radio and Information Communications Engineering Chungnam National UniversityDaejeon34134Korea

As the importance of email increases,the amount of malicious email is also increasing,so the need for malicious email filtering is *** it is more economical to combine commodity hardware consisting of a medium server or PC with a virtual environment to use as a single server resource and filter malicious email using machine learning techniques,we used a Hadoop MapReduce framework and Naïve Bayes among machine learning methods for malicious email ***ïve Bayes was selected because it is one of the top machine learning methods(Support Vector Machine(SVM),Naïve Bayes,K-Nearest Neighbor(KNN),and Decision Tree)in terms of execution time and *** email was filtered with MapReduce programming using the Naïve Bayes technique,which is a supervised machine learning method,in a Hadoop framework with optimized performance and also with the Python program technique with the Naïve Bayes technique applied in a bare metal server environment with the Hadoop environment not *** to the results of a comparison of the accuracy and predictive error rates of the two methods,the Hadoop MapReduce Naïve Bayes method improved the accuracy of spam and ham email identification 1.11 times and the prediction error rate 14.13 times compared to the non-Hadoop Python Naïve Bayes method.

关键词： Hadoop hadoop distributed file system(HDFS) MapReduce configuration parameter malicious email filtering Naïve Bayes

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