dc.contributor.advisor | Quirumbay Yagual, Daniel Iván | |
dc.contributor.author | Soria Méndez, Bryan Andrés | |
dc.date.accessioned | 2023-09-11T19:58:00Z | |
dc.date.available | 2023-09-11T19:58:00Z | |
dc.date.issued | 2023-09-08 | |
dc.identifier.citation | Soria Méndez, Bryan Andrés (2023). Desarrollo de un agente para la detección de Spam en el servicio de correo electrónico Zimbra aplicando técnica de machine learning de clasificación de texto para un GAD municipal. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 170p. | es |
dc.identifier.other | UPSE-TTI-2023-0049 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10191 | |
dc.description.abstract | El GAD municipal tiene como objetivo principal brindar servicios a toda la comunidad a nivel municipal, actualmente cuenta con más de 40 departamentos dentro de la organización y todos ellos son cubiertas por los servicios que brinda el área de tecnología, una de ellas es el servicio de correo electrónico Zimbra. Actualmente el GAD cuenta con correos electrónicos categorizados como spam y carecen de un control para identificar y mitigar los correos spam dentro del servicio, por lo que se propone el desarrollo de un agente que detecte los correos electrónicos categorizados como spam mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje automático que ayude a remover los correos electrónicos detectados como no deseados a la carpeta de spam del usuario, alertando al mismo sobre la detección y brindándole la opción de reportarlo. De esta manera, el administrador puede tomar medidas evitar que los correos spam sean transmitidos hacia el servicio de Zimbra del GAD. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2023 | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO | es |
dc.subject | ZIMBRA | es |
dc.subject | PYTHON | es |
dc.subject | SPAM | es |
dc.title | Desarrollo de un agente para la detección de Spam en el servicio de correo electrónico Zimbra aplicando técnica de machine learning de clasificación de texto para un GAD municipal. | es |
dc.type | bachelorThesis | es |
dc.pages | 170 p. | es |
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