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In dieser Arbeit werden einige bekannte Spam Klassiffzierungsmethoden, welche für viele Anwendungen schon im Einsatz sind, kurz erläutert, um sie in einem neuen Szenario zu analysieren. In diesem Szenario wird nicht wie bei E-Mails üblich davon ausgegangen, dass die Nachrichten unbegrenzter Länge sein können, sondern dass es sich hierbei um Nachrichten begrenzter Länge handelt. Auch die Darstellungsform und der vermutliche Inhalt solcher Nachrichten werden aus einem speziellen Kontext heraus betrachtet. So wird davon ausgegangen, dass die Nachrichten auf einem Ticker eines Bildschirmes zu sehen sind, welcher in einer Universität angebracht ist. Somit werden die Nachrichteninhalte sich eher auf das universitäre Umfeld beziehen, wobei angenommen wird, dass die Nachrichteninhalte nur von einer abgeschlossenen Gruppe von Personen eingestellt werden. Nach der Erzeugung einiger Spam- und Hamnachrichten, die auf die Kriterien des Szenarios zutreσfn, werden Klassiffzierungsmethoden evaluiert. Am Ende der Analyse folgt eine Diskussion über die Verwendbarkeit jener Methoden in diesem Szenario. Abgeschlossen wird diese Untersuchung von einem Programm, welches die entsprechenden Methoden zur Klassifizierung implementiert.
Partielle Wissenskompilation
(2006)
Viele Probleme in der Aussagenlogik sind nur sehr aufwändig lösbar. Ist beispielsweise eine Wissensbasis gegeben, an die wir Anfragen stellen, wollen, so kann dies mitunter sehr mühsam sein. Um trotzdem effizient Anfragen beantworten zu können, hat sich die Vorgehensweise der Wissenskompilation entwickelt. Dabei wird die Lösung der Aufgabe in eine Offline- und eine Online-Phase aufgeteilt. In der Offline-Phase wird die Wissensbasis präkompiliert. Dabei wird sie in eine bestimmte Form umgewandelt, auf der sich die erwarteten Anfragen effizient beantworten lassen. Diese Transformation der Wissensbasis ist meist sehr aufwändig, muss jedoch nur einmalig durchgeführt werden. In der darauffolgenden Online-Phase können nun effizient Anfragen beantwortet werden. In dieser Diplomarbeit wird eine spezielle Normalform, die sich als Zielsprache der Präkompilation anbietet, untersucht. Außerdem wird die Präkompilation so in einzelne Schritte unterteilt, dass möglicherweise bereits nach einigen Teilschritten Anfragen beantwortet werden können.