r
Г r Г r
u u
u u
Г
л-вращение возле лопатки;
,
2
1
ds Г
л s
ds- остов наружного элемента;
s
- удельная плотность вихрей снаружи лопатки Формула определения скорости воды:,
u
2gH
(6)Угловая скорость:
r ;
u
(7) Удельный вес:
;
g
(8)
:
,
21 a
a Статическое давление:
, gH p
(9)
:
,
21 b
b Полное давление:
2 ,
2 gH p P
(10)
Рис. 9. Трубочки, определяющие статическое и полное давление Z м
D h 0.002 0.0024
12
* 20 05 . 0
* 005 . 0 002 . 0
*
* 005 .
0 1 max
max
T
i
3A
l,
110
№4 2017 Вестник КазНИТУ
Расчет КПД модели гидротурбины в полном объеме.КПД модели гидротурбиныв полном объеме:
,
н
м
(11)
м- КПД модели;
- регулятор КПД с учетом диаметра гидротурбины и напораФормула Аккерета для расчета КПД модели гидротурбины в полном объеме:
Re . 1 Re ) 1 ( 5 , 0 1
5 / 1
н м м
н
(12) Определение Толщины и Количества Лопаток
Толщина лопаток в зависимости от количества лопаток была установлена на основе следующей формулы [1]:
Z м
D h
0 . 002 , )
01 . 0 005 . 0
(
1 maxmax
(13) Здесь кoэффициент 0,005 характеризует быстроходные гидротурбины, a кoэффициент 0,01 ха- рактеризует медленные гидротурбины. Быстроходные гидротурбины – это агрегаты, совершающие минимум 100 оборотов/мин, медленные гидротурбины - совершающие менее 100 оборотов в минуту.
Поэтому в нашем случае используется кoэффициент 0,005. Кроме того, Z -количество лопаток,
maxтолщина лопаток, D1диаметр трубы, hmax – напор воды[1].Согласно расчетам, толщина лопаток гидротурбиныравна следующим значениям:
при Z=12:
при Z=9:
при Z=6:
Подводя итоги, можно сказать, что при увеличении количества лопаток гидротурбины умень- шается толщина лопатки. Если на роторе гидротурбины 12 лопаток, тогда толщина лопаток будет 2,4 миллиметра. При количестве 9 лопаток, толщина лопатки равна 2,5 мм, при количестве 6 лопаток толщина лопаток равна 2,8 миллиметров. Если мы расположим 6 лопаток на гидротурбине, тогда ко- личество вращений ротора гидротурбины будет равно 110-115 оборотов в минуту. При 9 лопатках количество вращений ротора гидротурбины будет до 155 оборотов в минуту. При 12 лопатках коли- чество вращений ротора гидротурбины будет снижено до 120. При неограниченном увеличении ко- личества лопаток будет создано препятствие для течения воды через гидротурбину, что негативно повлияет на вращение ротора. Отсюда мы сделали вывод, что оптимальное количество лопаток - 9.
Лопатки вдоль ротора гидротурбины показаны на рисунке 9.
Z м
D h
0 . 002 0 . 0024
12
* 20 05 . 0
* 005 . 0 002 . 0
*
* 005 .
0
1 maxmax
Z м
D h
0 . 002 0 . 0025
9
* 20 05 . 0
* 005 . 0 002 . 0
*
* 005 .
0
1 maxmax
Z м
D h
0 . 002 0 . 0028
6
* 20 05 . 0
* 005 . 0 002 . 0
*
* 005 .
0
1 maxmax
ҚазҰТЗУ хабаршысы №4 2017 111
Рис. 10. Общий вид Лопатки вдоль лопаток вдоль ротора гидротурбины ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В работе проведены теоретические и экспериментальные исследованияпрямоточный гидро- турбины, используемой на ГЭС без плотины, в целях повышения энергоэффективности станции.
В результате теоретических исследований была установлена оптимальная форма лопаток, раз- мещаемых на роторе гидротурбины, с помощью программы COMSOL Multiphysics.При изменении угла лопатки, выбранной как оптимальной, в диапазоне от до , исследовано изменение скорости воды и давление, оказываемое водой на лопатку. В результате исследованииопределен оптимальный угол расположения лопатки, наблюдались вихревые и кавитационные процессы при прохождении воды через лопатку. Было рассчитано оптимальное количество лопаток, располагаемых на роторе гидротурбины, исходя из чего получена толщина лопаток.При помощи цифрового метода ход работы гидротурбины показан в программе COMSOL Multiphysics. Были изучены изменение скорости воды и распределение давления вдоль гидротурбины в случаях, когда ротор вращается и когда он не вра- щается. Кроме того, в этой работе выведены формулы коэффициента полезного действия прямоточ- ной гидротурбины.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Бaрлит В.В. Гидрaвличеcкие тyрбины. Киев.: Вищaшкoлa, 1977. – 390 c.
[2] COMSOL Multiphysics User’s Guide May 2012. – 1292 p.
[3] Turbulent Flows by Stephen B. Pope Cambridge University Press: Cornell University, 2000. – 773 p.
[4] КуашнингФолькер Системы возобновляемых источников энергии: учебник / Пер. с немецкого.
- Астана: Фолиант, 2013. – 432 с.
[5] Лoйцянcкий Л.Г. Мехaникa жидкocтиигaзoв. – 6-еизд. – М.: Нayкa, 1987. – 840 c.
[6] Пылаев Н.И.,Эдель Ю.У. Кавитация в гидротурбинах. – М.: Машиностроение, 1974. – 256 с.
[7] The Most Accurate and Advanced Turbulence Capabilities, PeymanDavoudabadi, Confidence by Design Workshop ,Chicago, IL June 14, 2012.
[8] Кошумбаев А.М., Квасов П.А., Мырзакулов Б.К., Ержан А.А., и др. Инновационный патент № 31166
«Гидроагрегат» // Бюл. № 8 от 29.07.2016. 6с.
[9] Кошумбаев А.М., Ержан А.А. Разработка новой конструкции прямоточной гидротурбины // IV Меж- дународная научно-практическая конференция на тему: «Актуальные проблемы транспорта и энергетики: пути их инновационного решения», посвященная 20-летию Евразийского национального университета им. Л.Н. Гу- милева (17 марта 2016 г.), Астана. С. 212-214.
Koshumbayev M.B., Chinpulatov Zh. Zh.
Analysis of theoretical and experimental investigations on the development of new designs for straight- flow turbine for damless hydro power stations.
Summary. In the article there are theoretical and experimental investigations presented with regards to determi- nation of optimal parameters of straight-flow turbine for damless hydro power stations. The goal for conducting theoret- ical and experimental investigations is to increase electric power of hydro turbines. Upon the results of the theoretical research, the amount of blades located in the rotor of the hydro turbine was calculated. The measures of blade thickness were undertaken depending on their overall number. Theoretical and experimental investigations by definition the op- timal parameters of direct-flow hydro turbine for hydropowerstation. By the help of numerical methods simulate the work of hydro turbine. Define optimal shapes of blades and their angle of location. In the framework of the experi- mental investigations there were defined a number of revolutions per minute with regards to the rotor of the hydro tur- bine depending on changes of water withdrawals as well as the amount of electric power generation. Research flownwatervelocitychangesand water pressures affected to hydro turbine’s wall.
Keywords: Hydroturbine, blade, rotor, hydropowerstation, generator, COMSOL Multiphysics.
112
№4 2017 Вестник КазНИТУ
УДК004.8Б.К. Пулатов, Г.С. Рысмендеева
(Казахский национальный исследовательский университет им. К.И. Сатпаева Алматы, Республика Казахстан,
Email: beibarysp@gmail.com, rys.gyl@mail.com)
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ВЫРАБОТКИ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ИНВЕСТИЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ
Аннотация. Исследованы информационные системы, предназначенные для выработки индивидуальной инвестиционной стратегии. В процессе разработки и принятия управленческих решений лицо, принимающее решение, может использовать различные методы, которые прямо или косвенно способствуют принятию опти- мальных решений. Рассмотрены сайты онлайн-консалтинговых фирм, предназначенных для инвесторов, выби- рающих стратегию получения пассивного дохода. Онлайн-консалтинговые сайты являются специализирован- ными сервисами, помогающими с выгодой и правильно инвестировать и увеличивать активы.
Ключевые слова: Wealthfront, kaChing, инвестиция, робот-консультант, Betterment, искусственный ин- теллект
Актуальность
Каждый человек в жизни желает сохранить свое состояние, и всегда готовый приумножить его, желательно с минимальными рисками и максимальной возможностью увеличения прибыли. Также как и консалтинговые фирмы, которые хотят иметь дивиденды от предоставленных услуг.
Ярчайшем примером развития индивидуальной инвестиционной стратегии является возможно- сти, дающие онлайн-консалтинговые фирмы, к примеру, одна из таких фирм Wealthfront, где с помо- щью роботов-консультантов для управления капиталом используется искусственный интеллект. Ро- боты и консультанты в одном лице – в этом весь смысл этого новшества. Wealthfront в свои услуги по финансовым вопросам внедрил искусственный интеллект. Их роботы-консультанты дают различные рекомендации по стратегии инвестирования, а также консультации по вопросам оптимизации нало- говых сборов с учетом финансового профиля клиента и толерантности к риску. Современные брокер- ские компании как правило оказывают своим компания сервис по управлению капиталом в пределах одного спектра доходности и риска. Их продукты напрямую зависят от стратегий и опыта управляю- щих, способных составить хорошие портфели или предугадать будущую волатильность на рынке.
При замедлении экономики и роста доходности, и как следствие снижение интереса инвесторов к стандартным рыночным продуктам на помощь приходят технологические ухищрения в лице роботов- консультантов.
Если в компании тысячи мелких клиентов, которые не проявляют инициативы, часто вообще по сче- там не происходит какого-либо движения. В этом случае робот-консультант может привлечь внима- ние инвестора актуальным предложением. Например, купить такие-то просевшие на 30% бумаги с потенциалом роста в будущем или вообще взять управление капиталом на себя.
Анализ онлайн-консалтинговых фирм
Что можно выделить среди умений главы компании? Естественно, в первую очередь, это управление финансами. Нет денег или умения ими управлять – предприятие смело можно объявлять неконкурентоспособным. Если правильно построить систему управления финансами, то весь бизнес пойдет на лад, в любой момент можно получить достоверную информацию о том, насколько стабильно развивается компания, каково её общее финансовое состояние, как эффективны те или иные направления бизнеса, и еще многое другое. Без этой системы ни один, даже самый талантливый и опытный руководитель не сможет принять правильное, объективное решение.
Задачи, выполняемые финансовым консалтингом:
В первую очередь, он проводит грамотную инвестиционную политику, благодаря чему начинается постепенный разгон проворачивания капитала и, как следствие, конкурентоспособность фирмы резко вырастет.
Управляемость компании также должна быть на высоте, её можно добиться, предоставив людям информацию о своей фирме, только правду, и ничего кроме правды.
ҚазҰТЗУ хабаршысы №4 2017 113
Деньги не должны пропадать в никуда, именно поэтому, после введения общей учетной политики и системы, в которой определенный человек отчитывается за происходящее, идет, как следствие, усиление контроля за финансами.Betterment: простой сервис пассивных инвестиций. Инвестиции – хорошее решение в таком случае, когда у человека есть свободные средства, которые еще и можно заставить работать на себя.
Неплохо, когда на помощь приходят специализированные сервисы, помогающие правильно и с выгодой вкладывать средства и приумножать их, а также – накапливать на разные цели. Один из таких сервисов – американская фирма Betterment, способствует вложению денег в ценные бумаги без больших усилий со стороны самих инвесторов.
Рис. 1. Главная страница Betterment
Принцип использования Betterment очень простой, он подойдет многим, особенно тем, кто хо- чет вложить средства и не переживать об их сохранности и о том, как они будут работать.
Рис. 2. Калькулятор сайта Betterment
Вначале требуется создать учетную запись в системе Betterment. В ней пользователь сможет иметь доступ к своим инвестированным средствам, отслеживать их движение и переводить их (объ- единив свой банковский счет с учетной записью Betterment).
В меню вэб-приложения выбирается цель для инвестирования и времени, на протяжении кото- рого средства будут вложены в те или иные ценные бумаги. Также нужно решить, куда именно вкла-
114
№4 2017 Вестник КазНИТУ
дывать деньги. В выборе, кстати, могут помочь сотрудники Betterment, предложив пользователю кон- сультацию.Рис. 3. График вложении, и возможная прибыль с минимальными рисками сайта Betterment
Управлять всеми трансакциями будет команда Betterment, естественно, уведомляя о малейших изменениях в ситуации пользователя.
Услуга Betterment платная. В зависимости от находящихся на счету средств пользователь платит 0,3 – 0,9% в год от общей их суммы. Сервис не требует наличия определенной минимальной суммы на счету (пользователь может инвестировать любое количество денег). Также, плата за трансакции между счетами или за разные операции не взимается.
Важно понимать, что услуга Betterment – это не создание накопительного счета, а именно инвестирование. То есть, вложение средств сопряжено с некоторым риском – падения цен на те или иные акции, например. Касательно безопасности личных данных и защиты от мошенничества – здесь Betterment дает гарантию. Сервис пассивных инвестиций помогает желающим приумножить свободный капитал и в то же время не слишком заботиться пониманием принципов работы фондового рынка. Это очень удобно для начинающих и не желающих вникать в финансовые подробности людей.
Уникальность Betterment именно в пассивной природе инвестирования. Это – один из вариантов помощи желающим заняться торговлей ценными бумагами обывателей.
Даже решаются на переворот в индустрии, невосприимчивой к изменениям. Именно это намеревались сделать основатели компании Wealthfront.
2008 год. Всего за несколько месяцев уровень безработицы достиг небывало высокой отметки.
Весной разорился инвестиционный банк Bear Stearns, следом за ним — Lehman Brothers. Все это в итоге привело к мировому финансовому кризису.
Несмотря на мрачные финансовые прогнозы, Энди Рэчлифф (Andy Rachleff) и Дэн Кэррол (Daniel Carroll) были преисполнены решимости заинтересовать людей инвестированием. Они хотели изменить данную отрасль, сделав ее более прозрачной и доступной, использовав программное обеспечение, способное проводить расчеты гораздо эффективнее любого человека. Если вкратце, то они решили совершить переворот в индустрии, оцениваемой в $20 000 000 000 000.
Создав Wealthfront, сервис автоматизированного управления инвестициями, Энди и Дэн стали первопроходцами в быстрорастущем сегменте FinTech. Их ноу-хау заключалось в алгоритмах управления деньгами, при этом Wealthfront был нацелен на технически подкованных пользователей, отдающих предпочтение программе, а не совету парня в костюме.
Сегодня Wealthfront управляет более $4 600 000 000 на более чем 100 000 счетов. Они увеличили капитал на $129 000 000 и сформировали новый класс роботов-консультантов (robo- advisors), чем привлекли к себе интерес со стороны крупных финансовых учреждений.
ҚазҰТЗУ хабаршысы №4 2017 115
Роботы и консультанты в одном лице – в этом весь смысл этого новшества. Wealthfront в свои услуги по финансовым вопросам внедрил искусственный интеллект. Их роботы-консультанты дают различные рекомендации по стратегии инвестирования,По данным исследовательской компании Aite Group, в настоящее время под управлением robo- advisors находятся более чем $50 млрд. И в 2015 году эта индустрия показала рост на 200%.
Следует четко понимать разницу между online-брокерами, такими, например, как TD Ameritrade или ETRADE, и роботами-консультантами. Если первые помогают вам самим инвестиро- вать в акции, облигации, фонды, предоставляя для этого необходимую инфраструктуру, то при общении с роботами от вас требуется только по возможности четко обозначить ваши финан- совые цели и задачи. После этого robo-advisors уже сами решат, сколько средств и куда нужно напра- вить — и сами же cделают эти инвестиции.
Жертвой развития роботов-консультантов вскоре станут не только инвестиционные компании, которые нацелены на мелких и средних по размеру вложений инвесторов, но и весь сектор Private Banking (PB) — основной игрок на «поле» обслуживания состоятельных клиентов. PB, по всей ви- димости, просто перестанет существовать в том виде, в каком он функционирует сейчас.
Как выглядит робот? Что он делает и за сколько?
Робот-консультант — это программа, в которую заложен определенный алгоритм и с которой пользователи могут легко взаимодействовать, решая свои личные финансовые задачи. Как правило, мы говорим об инвестировании на фондовом рынке и управлении этим процессом.
Наиболее продвинутые robo-advisors сейчас работают в США. Лидерами являются компании Wealthfront и Betterment. Например, Betterment — компания из Нью-Йорка, имеет под управлением уже $4 млрд и более 150 тыс. клиентов (а значит, средний клиент доверил компании около $26 тыс.).
Она обещает им не только вложения средств в соответствии с их личными задачами и предпочтениями, но и ставит вполне определенную количественную цель: добиться результатов, которые будут на 4,3% выше, чем у типичного инвестора, который самостоятельно занимается свои- ми вложениями. Начать использовать этого робота можно практически с любой суммы. Betterment является членом SIPC (Securities investor protection corporation), это значит, что деньги каждого инве- стора защищены на сумму до $500 тыс. на случай банкротства компании. И все это обходится от 0,15 до 0,35% в год от стоимости вашего портфеля.
Калифорнийская Wealthfront вообще не берет со своих клиентов плату, если они инвестируют сумму до $10 тыс. Более состоятельные инвесторы платят 0,25% в год от стоимости своих вложений.
Сейчас она управляет портфелем инвестиций в $3 млрд и имеет 60 тыс. клиентов. Начать работать с компанией можно с $5 тыс. Интересно, что 60% клиентов компании в возрасте до 35 лет. Это ти- пичная картина для robo-advisors, и она означает, что у роботов есть хорошие предпосылки для устойчивого развития в будущем.
В ходе исследования и анализа информационных систем, предназначенных для индивидуаль- ной инвестиционной стратегии, примером нового направления развития финансовой индустрии и ин- дивидуальной инвестиционной стратегии является компания Wealthfront, чьи роботы-консультанты используют искусственный интеллект для управления активами. Робот-консультант дает рекоменда- ции не только по стратегии инвестирования, но и по оптимизации налогов и сборов с учетом финан- сового профиля клиента и толерантности к риску. В следующие два месяца клиенты компании смогут протестировать эти возможности.
Для клиентов внедрение искусственного интеллекта означает, что качественное финансовое консультирование будет более доступным и дешевым. Акцент при инвестировании сместится от вы- бора отдельных компаний, чьи акции покупать, к выбору робота-консультанта и инвестиционной стратегии, стоящей за ним.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Гаврилова Т.А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов – М.: Питер, 2000.
[2] Лорьер Ж.-Л.Системы искусственного интеллекта. – М.: Мир,1991.
[3] Мусаева А.М. Финансовый консалтинг. Учебно-практическое пособие – Алматы 2015.
[4] Интернет-ресурс https://wealthfront.com/
[5] Интернет-ресурс https://researchgate.net/
116
№4 2017 Вестник КазНИТУ
Пулатов Б.К., Рысмендеева Г.С.
Жеке инвестициялық стратегия жасау үшін шешім қабылдау моделдері мен ақпараттық жүйелерін
Түйіндеме. Бұл мақалада жеке инвестициялық стратегияны мақсаттары үшін ақпараттық жүйелерді зерт- тейді. жобалау және басқару шешімдерін қабылдау шешім қабылдайтын тікелей немесе жанама түрде оңтайлы шешім қабылдау үшін ықпал ететін түрлі әдістерді қолдануға болады. пассивті кіріс алу стратегиясын таңдау, инве- сторларға арналған онлайн консалтингтік фирмалардың сайтты, қарастырайық. Онлайн сайттар пайдасы көмек кон- салтингтік қызметтер мамандандырылған және дұрыс активтерін инвестициялауға және арттыру жатыр.
Түйін сөздер: Wealthfront, kaChing, инвестициялық, робот кеңесші, жасанды интеллект, жақсарту.
Pulatov B.K., Rysmendeyeva G.S.
Information systems and models for making decisions in production of individual investment strategy Summary. This article explores information systems designed to develop an individual investment strategy. In the process of developing and making managerial decisions, the decision maker can use various methods that directly or indirectly contribute to the adoption of optimal solutions. Sites of online consulting firms designed for investors choos- ing a strategy for obtaining passive income are considered. Online consulting sites are specialized services that help with profit and properly invest and increase assets.
Key words: Wealthfront, kaChing, investment, robot consultant, Betterment, artificial intelligence.
УДК 338.482.2 (574)
1S. V. Mikhalko, 2A.E. Assylbek
(2International Information Technology University
Almaty, Republic of Kazakhstan, shuhratick.abdurasulov@gmail.com), Almaty Technological University
Almaty, Republic of Kazakhstan, asl.asylbek@gmail.com)
ANALYSIS OF ALGORITHMS FOR SPAM FILTERING, COMMENTS TONALITY ESTIMATION FOR FUTURE NEWS WEBSITES OF KAZAKHSTAN
Abstract. This paper covers the main issues related to the Kazakhstani news websites moderation and their au- tomatization. Also, it covers the use of machine learning in messages moderation. Getting closer to the algorithms which are going to be estimated and compared. The comparison is necessary to show the differences in obtained results.
And the concluding part which summarizes the work done.
Keywords. web-service, application, tonality estimation, spam filtering, machine learning, algorithm, Naïve- Bayes, accuracy, train, test.
The article for spam filtering and comments estimation is not randomly called in such a way, the order of these two functionalities is highly important. The target audience for the initial stage is quite narrow.
Only one of Kazakhstani websites is going to be the target, as the comments filtering and spam detec- tion should gain popularity and relevance in our country gradually. The idea of making such website has come at once, because it is absolutely evident that Kazakhstan misses modern ways of moderating com- ments.
Therefore, before beginning the research we realized it is necessary to embed automated spam filtering as well as estimating the tonality comments which would be even more useful. For sure, the issue is not en- tirely solvable and the problem will never get lost because new technologies are flowing along with the time and there will probably be more and more difficulties to moderate the websites.
With every generation, there are methods and malware that attempt to out-think the computers.
However, depending on the data amount and the time of learning, the machines will not be worse than this bad software.
Thus, there are a lot of functioning websites with included the property to filter any or at least a variety of spam types. Nevertheless, in Kazakhstan there is none.
Therefore, this is simultaneously a huge question and an immense opportunity to become the first in accomplishing the solution to it. Hence, we found our tasks.
ҚазҰТЗУ хабаршысы №4 2017 117
Spam filtering and comments estimation. The task is to create an automated spam detector using ma- chine learning. Thus, we created a website possessing this functionality.In both cases we used the Naïve Bayes Classifier which is good at text classifications. Here is the for- mula 1.1 of Naïve Bayes Classification:
Formula 1.1
The Bayes Formula defines the conditional probability of getting a spam message having the probabil- ity of the message coming, or evidence; likelihood and prior.
Why Naïve Bayes Classifier? In order to answer this question we made a little practical research com- paring several classification methods. All these methods give different results and show high and low accu- racies in different aspects. There were a rage of criteria according to which we made this decision of choos- ing the Naïve Bayes Classifier as an algorithm of Spam filtering and comments estimation.
What is the problem? The problem in spam filtering is that we deal with text values but not the num- bers. Therefore, here, at first, we must analyze the data to be processed. This analysis is already an inner problem, because it is sometimes too complicated, especially, if we work with a popular news website.
Thus, if there are many people surfing this website, the advertisement will most probably be there and it will not be of one type but a variety.
So, people get distracted because of the litter on the webpage, they can grab a virus or another type of malware. To find out whether the message is spam or not, we should at first recall the way we think whether this message is spam or it is a normal comment.
To make it clear, we easily find that the word ‘BUY’ indicates the presence of spam. Here is why we would make program define this message is spam because it contains a word ‘BUY’. However, few of us would believe that this is not going to work effectively because malefactors would send the messages con- taining the word ‘BUUY’ which is definitely spam. And for this we would program that the words ‘BUY’
and ‘BUUY’ indicate a spamming message.
Hence, first of all we must extract the features. It would obviously be way too easy to deal with nu- merical numbers.
But our case does not consider this even closely, we shall work with string values that we will have to choose smartly. That is why we must elaborate our web tool to this point.
Another issue of no small importance is that if, for instance there is a junk message and our classifier says it is a normal message, it would be ok, we will consider this just as an inaccuracy, a little error.
However, in case we get a legitimate message and our classifier defines it as a spam it means that we have got a huge problem because this situation is totally inacceptable.
The most important thing is to reduce the number of spam messages as well as keep the legitimate messages in a non-spam folder.
The algorithms to be compared among each other.
In this paper we frequently referred to the comparison of Naïve Bayes Classifier, k-NN Classifier, Neural Network Classifier and the Support Vector Machine Classifier done by K. Tretyakov Institute of Computer Science, University of Tartu. This part is aimed only to find out the optimal algorithm to use.