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Authors
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Abstract(s)
Com a evolução da Web, o número de emails recebidos e/ou enviados cresceu exponencialmente tornando a gestão do correio electrónico uma tarefa complicada e morosa no nosso dia-a-dia. Nesta dissertação propõe-se uma solução que permite transformar o email num dossiê leve e categorizado. A categorização do email é garantida através da utilização de uma rede bayesiana, permitindo desta forma a classificação automática de emails. Técnicas de deduplicação de dados são também utilizadas de forma a optimizar o volume de dados ocupado pelo email, contribuindo desta forma para que este continue „leve‟ .
ABSTRACT: With the evolution of the web, the number of sent and/or received mails has grown exponentially making mailbox management an hard and painful daily task. Thisdissertationproposes a solution to transform mailboxes into a light and categorized dossier. The categorization of the received email is granted by using a Bayesian network that automatically classify emails. Data deduplication techniques were also used to optimize the volume of stored data, contributing to the lightness of the mailbox
ABSTRACT: With the evolution of the web, the number of sent and/or received mails has grown exponentially making mailbox management an hard and painful daily task. Thisdissertationproposes a solution to transform mailboxes into a light and categorized dossier. The categorization of the received email is granted by using a Bayesian network that automatically classify emails. Data deduplication techniques were also used to optimize the volume of stored data, contributing to the lightness of the mailbox
Description
Dissertação de Mestrado em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco.
Keywords
Email Grafos De-duplicação de dados Redes bayesianas Email Graphs Data deduplication Bayesian network