Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Mechanizm predykcji folderów w automatycznej klasyfikacji wiadomości e-mail w skrzynkach pocztowych

100%

Probierz B. , Kozak J.

Studia Ekonomiczne

2018

tom 368

173-189

W tym artykule zaproponowana została nowa metoda sugerowania tworzenia folderów w skrzynkach pocztowych użytkowników poprzez zastosowanie sieci społecznych i algorytmów mrowiskowych. Celem pracy jest stworzenie mechanizmu predykcji nowych folderów w automatycznej klasyfikacji wiadomości e-mail do folderów w skrzynkach pocztowych. W proponowanym algorytmie zastosowano elementy analizy sieci społecznych służące do wyznaczania grup użytkowników posiadających podobną strukturę folderów w skrzynkach pocztowych, na podstawie których oparto mechanizm sugerowania zakładania nowych folderów dla użytkowników. Działanie proponowanej metody zostało przetestowane na ogólnodostępnym zbiorze danych Enron E-mail.

This article has been proposed a new method of suggesting the creation of folders in users’ mailboxes through the use of social networks and Ant Colony Optimization. The aim of the work is to create new folders in the prediction of automatic classification of e-mail folders in mailboxes. In the proposed algorithm, social network analysis elements were used to designate groups of users having a similar folder structure in mailboxes, based on which the mechanism of suggesting the creation of new folders for users was based. The proposed method has been tested on the public Enron E-mail data set.

Modelling an IT solution to anonymise selected data processed in digital documents

70%

Probierz B. , Jach T. , Kozak J. , Pacud R. , Turek T.

Annals of Computer Science and Information Systems

2022

tom Vol. 30

715--719

Allowing access to real legal documents is an important element both for the development of science and the judiciary. On the other hand, protecting information about citizens or organizations that appear in these documents is crucial and required by law. Therefore, before the documents are distributed, the data anonymisation process should be carried out. Unfortunately, we are still looking for an effective tool that will automatically anonymise documents in such a way that the main concept of the document is preserved. Especially in the case of documents written in inflectional language. The aim of this article is to show how important (and at the same time how difficult) is the task to identify personal or corporate data of client, as well as other related personal data in documents that are subject to legal protection. We conducted research aimed at assessing the usefulness of IT techniques as well as decision rules and patterns in the anonymisation of legal documents. A set of real legal documents written in Polish was used for the research in which we identified selected types of data that need to be anonymiesed. Eventually, the obtained results were assessed by field experts. Additionally, in order to verify the effectiveness of the proposed solution, we conducted research on a set of 50,000 false identities with names, company names, addresses and other confidential information. The collection was created using Fake Name Generator. The obtained results from both experiments confirmed that the solutions we proposed is accurate even in the case of real legal documents.