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J-GLOBAL ID：201602263007729135   整理番号：16A0773056

UGC部位上での効率的なマルチ考慮検出【Powered by NICT】

Efficient multi-account detection on UGC sites

著者 (5件)： Xucheng Luo (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu China) ,  Fan Zhou (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu China) ,  Mengjuan Liu (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu China) ,  Yajun Liu (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu China) ,  Chunjing Xiao (School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCC  ページ： 450-455  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ユーザ生成コンテンツ(UGC)サイト上のマルチ考慮ユーザを検出するための新しい書体ベースアプローチを提案した。実現可能性とプライバシー漏洩を強調する既存の研究とは異なり,ここでは,正確な書体ベースマルチ考慮検出に焦点を当てた。具体的には,マルチ考慮挙動,検出精度を増加させるために定義した相互類似性測定を検出するための1クラス分類に基づく手法のレバレッジを行った。書体検出に使用される伝統的な特徴に加えて,bigram,trigramの100分の1以下,品詞と文法関係を抽出した。3一般的なOSN(すなわち,Twitter,FacebookとGoogle+)からクローリングデータセットに基づくこの方法を評価した。実験結果は,最も最近の成果と比較して,提案手法では,ほぼ90%の平均検出精度を改善するだけでなく,リコールとF測定を90%増加とより良いことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プライバシー ,  品詞 ,  利用者 ,  文法 ,  *フォント
準シソーラス用語： Google ,  Facebook ,  bigram ,  ユーザ生成コンテンツ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： UGC ,  マルチ