Διήθηση ανεπιθύμητης ηλεκτρονικής αλληλογραφίας με διάφορες μορφές του απλοϊκού ταξινομητή Bayes και διαμοιρασμό φίλτρων μεταξύ χρηστών Περίληψη Το πρόβλημα των ανεπιθύμητων διαφημιστικών μηνυμάτων έχει λάβει ανησυχητικές διαστάσεις τα τελευταία χρόνια. Ένας από τους πιο επιτυχημένους τρόπους αντιμετώπισης του προβλήματος είναι η χρήση φίλτρων που διαχωρίζουν τα επιθυμητά από τα ανεπιθύμητα μηνύματα χρησιμοποιώντας αλγορίθμους μηχανικής μάθησης. Μεταξύ αυτών των αλγορίθμων, ιδιαίτερα δημοφιλής σε φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας είναι ο αλγόριθμος του απλοϊκού ταξινομητή Bayes, λόγω της απλότητας και του μικρού υπολογιστικού του κόστους. Σε αυτή την εργασία υλοποιήσαμε και αξιολογήσαμε μέσω πειραμάτων φίλτρα που χρησιμοποιούν διάφορες μορφές του απλοϊκού ταξινομητή Bayes, με διαφορετικές διανυσματικές αναπαραστάσεις των μηνυμάτων. Στη συνέχεια συγκρίναμε, πάλι μέσω πειραμάτων, τη χρήση ενός ξεχωριστού ατομικού φίλτρου για κάθε χρήστη, τη χρήση ενός κοινού φίλτρου για όλους του χρήστες, και μια τρίτη προσέγγιση στην οποία κάθε χρήστης χρησιμοποιεί τόσο το δικό του φίλτρο όσο και τα φίλτρα των συνεργατών του.