@Article{, title={Fuzzy Based Spam Filtering تصفية البريد المزعج اعتمادا على الضبابية}, author={Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد and Marwan B. Mohammed مروان بدران محمد and Baraa A. Attea براء علي عطية}, journal={Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم}, volume={56}, number={1B}, pages={506-519}, year={2015}, abstract={Emails have proliferated in our ever-increasing communication, collaboration and information sharing. Unfortunately, one of the main abuses lacking complete benefits of this service is email spam (or shortly spam). Spam can easily bewilder systembecause of its availability and duplication, deceiving solicitations to obtain private information. The research community has shown an increasing interest to set up, adapt, maintain and tune several spam filtering techniques for dealing with emails and identifying spam and exclude it automatically without the interference of the email user. The contribution of this paper is twofold. Firstly, to present how spam filtering methodology can be constructed based on the concept of fuzziness mean, particularly, fuzzy c-means (FCM) algorithm. Secondly, to show how can the performance of the proposed FCM spam filtering approach (coined hence after as FSF) be improved.Experimental results on corpora dataset point out the ability of the proposed FSF when compared with the known Naïve Bayes filtering technique.

انتشر استخدام البريد الكتروني في عالم الاتصالات والتواصل و مشاركة المعلومات انتشارا متزايد. لكن يعد البريد المزعج واحد من اهم الانتهاكات التي تقلل من فوائد خدمة البريد الكتروني . يمكن للبريد المزعجان يربك النظام بسهوله لكثرة تكراره , واغرائته الخداعة لغرض الحصول على معلومات خاصة . يبين هذا البحث اهتمام في تكوين و تكييف وادامة عدة تقنيات لتصفية الرسائل غير المرغوب بها وفرزها تلقائياً دون العودة للمستخدم. المساهمة في هذا البحثذو جانبين ، الأول هو تقديم منهجية لكيفية تصفية الرسائل غير المرغوب بها على اساس مفهوم الضبابية وخاصة خوارزمية التجميع الضبابي . اما الجانب الثاني فيبين كيفية تحسين اداء الاليه المقترحة لتصفية الرسائل غير المرغوب بها (FSF) . النتائج التجريبية على مجاميع مجموعة البياناتتشير إلى قدرة FSF المقترحة لتصفية الرسائل غير المرغوب مقارنة مع تقنيه التصفية المعروفNaïve Bayes.} }