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# Dieses Script kann Textfiles mittels verschiedenen Verfahren anhand einer
# Blacklist auf Spam überprüfen.
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# Das Script ist Bestandteil der Studienarbeit 2 von Flavio Steger und Simon
# Eggler, Studenten Studienrichtung TET, HTW Chur.
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# Version: 1.6
# letzte Änderung: 28.05.2009
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# @author Flavio Steger
# @author Simon Eggler
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# Die Funktion splitText trennt einen Text in ein Array von einzelnen Wörtern.
# als Trennzeichen wird nur das Leerzeichen verwendet.
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# @param textToSplit Text, der getrennt werden soll
# @return Array mit den einzelnen Wörtern
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splitText <- function (textToSplit){
	textToSplit <- unlist(strsplit(textToSplit," "))
	return (textToSplit)
}

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# Die Funktion blacklistVerfahren liest eine Textfile ein und prüft, ob ein
# enthaltenes Wort auf der Blacklist steht.
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# @return TRUE, wenn eines der Wörter auf Blacklist; False, wenn keines der 
# Wörter im Text auf Blacklist
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blacklistVerfahren <- function (){
	inputText <- readText()
	splittedText <- splitText(inputText)
	blacklist <- readBlacklist()
	i <- 1
	isSpam <- FALSE
	while(i<=length(splittedText)){
		j <- 1
		while(j<=length(row(blacklist[1]))){
			if(splittedText[i]==blacklist[j,1]){
				isSpam <- TRUE
				j <- length(row(blacklist[1]))
				i <- length(splittedText)
			}
			j <- j+1
		}
		i <- i+1
	}
	return(isSpam)
}

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# Die Funktion bayesischesVerfahren liest eine Textfile ein und prüft den Text
# anhand der Werte in der Blacklist auf die Spamwahrscheinlichkeit.
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# @return Faktor in Prozent, der aus den Blacklistwerten errechnet wird
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bayesischesVerfahren <- function (){
	inputText <- readText()
	splittedText <- splitText(inputText)
	blacklist <- readBlacklist()
	i <- 1
	faktor <- 0
	anzTreffer <- 0
	while(i<=length(splittedText)){
		j <- 1
		while(j<=length(row(blacklist[1]))){
			if(splittedText[i]==blacklist[j,1]){
				if(anzTreffer == 0){
					faktor = (blacklist[j,2]/100)
				}else{
					newFaktor <- (blacklist[j,2]/100)
					faktor <- ((faktor * newFaktor)/((faktor * newFaktor) + (1-faktor) * (1-newFaktor)))
					
				}
				anzTreffer <- anzTreffer+1
			}
			j <- j+1
		}
		i <- i+1
	}
	return(round(faktor*100,digits=2))
}

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# Die Funktion readText liest ein beliebiges Textfile ein. Es wird ein Öffnen-
# Dialog angezeigt.
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# @return Text, der aus ausgwähltem Textfile ausgelesen wird
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readText <- function (){
	y <- file(file.choose(), "r")
	x <- readLines(y,warn = FALSE)
	close(y)
	return (x)
}

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# Die Funktion readBlacklist liest die Blacklist, bestehend aus einer zwei-
# spaltigen CSV-Datei, ein. Pfad: "c:/test/blacklist.csv" 
#
# @return Tabelle mit Blacklist-Schlagwörtern und Gewichtung
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readBlacklist <- function (){
	x<-read.csv2("c:/test/blacklist.csv",header=TRUE)
	return (x)
}

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# Die Funktion menu zeigt ein Hauptmenu an, wo man das anzuwendende Verfahren
# auswählen sowie das Programm beenden kann.
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menu <- function (){
	cat("Verfahren auswählen:\n")
	cat("1 Blacklist-Verfahren\n")
	cat("2 Bayesisches Verfahren\n")
	cat("3 beenden\n", sep = "")
	choice<-readline()
	if(choice==1){
		if(blacklistVerfahren() == TRUE){
			cat("\n\n\nErgebnis:\nEs haldelt sich um einen Spamtext\n\n\n")
		}else{
			cat("\n\n\nErgebnis:\nEs haldelt sich nicht um einen Spamtext\n\n\n")
		}
		menu()
	}
	if(choice==2){
		ergebnis = bayesischesVerfahren()
		cat("\n\n\nErgebnis:\nDie Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Spamtext handelt beträgt",ergebnis,"%\n\n\n")
		menu()
	}
	if(choice==3){
		q(save="no")
	}
	if(choice!=1&choice!=2){
		cat("Falsche Eingabe!","\n\n")
		menu() 
	}
}

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# Beim Start des Scripts wird direkt das Menu angezeigt.
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menu()