Spamihilator présente une nouvelle génération de Filtres Anti-Spam: Le Filtre Apprentissage !

Tandis que le Filtre de Mots identifie seulement les Mots de Spam, Le Filtre Apprentissage, lui, identifie également les "Mots Non-Spams", ceux qui indiquent que les courriers habituels ne doivent pas être supprimés.

Ce Filtre analyse chaque courrier à la recherche de mots connus. Chaque mot ayant une certaine probabilité d'en être un. Les règles étant définies par Thomas Bayes (un mathématicien Anglais du 18^ème siècle), Spamihilator calcule si un courrier est un Spam ou non. Cette méthode de filtrage s'appelle également Méthode Bayésienne ou Filtre Bayésien.

Le résultat de l'analyse peut indiquer qu'un courrier est Spam ou Non-Spam, ou ni l'un ni l'autre. Si ce dernier résultat est le cas, le Filtre de Mots traitera correctement ce courrier.

Apprentissage pour le Filtre

Au début, le Filtre ne sait pas encore faire la différence entre les courriers Spam et Non-Spam (sauf s'ils contiennent délibérément les mots sexe, viagra, etc.). Vous devez éduquer Spamihilator. Dans la Zone d'Apprentissage, c'est à vous de cocher les Spams et éventuellement décocher les Non-Spams.
Quand il « apprend », le Filtre établit une liste de mots qui apparaissent dans des courriers Spam et une liste différente de mots qui apparaissent dans les courriers Non-Spam. L'efficacité du Filtre augmentera avec la quantité de mots supplémentaires ajoutés à la liste quand vous utilisez le Filtre la Zone d'Apprentissage.
Cette méthode vérifie que le Filtre est adapté pour Filtrer vos courriers quotidiens, tandis que le Filtre de Mots est conçu pour travailler sur des courriers standards contenant du Spam. Ceci augmente le taux d'identification et réduit au minimum la possibilité « de faux positifs » (courriers Non-Spam qui entrent accidentellement dans la Corbeille, mais que l'on peut récupérer).

Les essais ont montré qu'un taux d'identification supérieur à 98% peut être réalisé en s'aidant aussi souvent que possible de la Zone d'Apprentissage !

 

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