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dc.contributor.advisorAtalaya Urrutia, Carlos William
dc.contributor.authorVasquez Chuñe, Edwar Jeffery Kler
dc.date.accessioned2025-05-08T19:37:19Z
dc.date.available2025-05-08T19:37:19Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/14817
dc.description.abstractEl proyecto de investigación de tipo cuantitativa tiene como objetivo la implementación de técnicas de minería de texto para la identificación efectiva de mensajes spam en correos electrónicos. Se seleccionó un diseño cuasi experimental, basándose en la revisión de estudios científicos previos que evidenciaron altos porcentajes de precisión en determinadas técnicas. La metodología se centra en la aplicación de algoritmos de minería de texto para discernir entre mensajes legítimos y spam, utilizando un conjunto de datos específico. La evaluación de la eficiencia del método se lleva a cabo mediante una validación exhaustiva de la clasificación obtenida. Los resultados revelan una destacada tasa de precisión del 97.8% al utilizar Naive Bayes para filtrar mensajes SMS, superando otras técnicas evaluadas. Este hallazgo sugiere que la aplicación de técnicas avanzadas de minería de texto proporciona una solución efectiva para la identificación de mensajes no deseados en la mensajería de SMS. En conclusión, se destaca la viabilidad práctica de abordar la problemática del spam mediante enfoques específicos, contribuyendo al conocimiento en la detección automatizada de mensajes no deseados en entornos de comunicación digital.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectMinería de textoes_PE
dc.subjectIdentificación de spames_PE
dc.subjectAlgoritmos de clasificaciónes_PE
dc.subjectNaive Bayeses_PE
dc.subjectMensajería digitales_PE
dc.titleEvaluación de Técnicas de Minería de texto para identificación de mensajes Spam en la mensajería SMS de correo electrónicoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni08167960
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2761-4868es_PE
renati.author.dni47372795
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorBravo Ruiz, Jaime Arturo
renati.jurorGuevara Alburqueque, Laurita Belen
renati.jurorAlva Zapata, Juliana Del Pilar
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.description.lineadeinvestigacionCiencias de la información como herramientas multidisciplinares y estratégicas en el contexto industrial y de organizacioneses_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.sublineadeinvestigacionNuevas tendencias digitales orientadas al análisis y uso estratégico de la información.es_PE


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