本研究提出一种新方法将机器学习与消息传递算法相结合，采用主动学习方式进行标签采样，用于判别评论者是垃圾评论者还是正常评论者，并在三大真实数据集中进行实验，证明其在机器学习方法和标签数据较少情况下性能优越。

May, 2022

本文介绍了一个基于机器学习文本分类器的新技术管道，并应用于公共垃圾邮件语料库中，优化参数选择和改善预处理阶段中特定方法的模型表现，评估了不同评估指标，如精确度，召回率等，最终发现可在 Enron 数据集上实现 94％的 F-Score，得出关键词包括自然语言处理、垃圾邮件过滤。

Apr, 2022

本研究使用 spaCy 自然语言处理库和三种机器学习算法，其中包括朴素贝叶斯（ Naive Bayes）、决策树 C45 和多层感知器（MLP），来检测从 Gmail 服务中收集的垃圾邮件，并发现多层感知器（MLP）算法的准确率达到了 96％。

Mar, 2023

利用映射垃圾邮件检测程序为网络中的分类问题的异构信息网络，提高了垃圾邮件特征的重要性，证明该方法在 Yelp 和 Amazon 等真实评论数据集上优于现有方法，其中除其他类别外，评论行为类别的特征表现得更好。

Mar, 2017

基于主题的方法用于将垃圾邮件分类为多个类别，作者提出了两个新数据集，对其进行了标记，并评估了不同特征表示技术和分类器的性能。实验结果表明，英语数据集的最佳性能来自使用 TF-IDF 和逻辑回归，而西班牙语数据集的最佳性能来自使用 TF-IDF 和朴素贝叶斯。

Feb, 2024

本文讨论了利用机器学习方法检测恶意广告链接的问题，提出了一种使用多种特征并结合不同机器学习算法的检测系统，并实现了一种基于 K-means 算法的数据聚类方法以及对决策树模型的攻击形式。

Apr, 2022

本文介绍了利用深度学习方法来检测虚假的评论，并提出了使用多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）的变体等方法，同时也应用了传统的机器学习分类器，如朴素贝叶斯（NB）、K 近邻（KNN）和支持向量机（SVM），并对两种不同分类器的性能进行了比较。

Nov, 2022

提出了利用自然语言处理和机器学习模型（特别是 BERT）进行短信垃圾检测和分类的方法，结果显示使用朴素贝叶斯分类器 + BERT 模型在测试数据集上实现了最高 97.31% 的准确率和最快 0.3 秒的执行时间，从而在短信垃圾检测效率和误报率方面有显著的改进。该模型为对抗短信垃圾提供了有价值的解决方案，不仅保护了用户的隐私，还帮助网络提供商有效识别和屏蔽短信垃圾消息。

Jun, 2024

本文介绍 URLNet，一种基于端到端深度学习的框架，可直接从 URL 中学习非线性嵌入以对恶意 URL 进行检测。通过应用卷积神经网络来学习 URL 字符和单词的嵌入，该方法允许模型捕捉不同类型的语义信息，并通过高级词嵌入来解决任务中出现的罕见词问题。在大规模数据集上进行的实验表明，该方法优于现有方法，可显著提高模型性能。

Feb, 2018

为了检测恶意网站的风险，我们提出利用基于机器学习的技术，通过对数据输入、恶意网站、机器学习技术和网站检测等关键词进行分析，并优化算法，最终通过多种指标对模型进行评估，实验结果表明 Hist Gradient Boosting Classifier (HGBC) 在各项指标上表现最好。

Jun, 2024