Evaluación de Técnicas de Minería de texto para identificación de mensajes Spam en la mensajería SMS de correo electrónico

• Autor: Vasquez Chuñe, Edwar Jeffery Kler
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/14817
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/14817
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de texto; Identificación de spam; Algoritmos de clasificación; Naive Bayes; Mensajería digital; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El 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.