文献

J-GLOBAL ID：201802227439092452   整理番号：18A0943568

主流をスパミングする Twitter Spam検出技術の傾向に関する調査【JST・京大機械翻訳】

Spamming the mainstream: A survey on trending Twitter spam detection techniques

著者 (3件)： Lalitha L. A. (REVA University, Bangalore, India) ,  Hulipalled Vishwanath R. (REVA University, Bangalore, India) ,  Venugopal K. R. (UVCE, Bangalore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartTechCon  ページ： 444-448  発行年： 2017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： 近年,社会的ネットワーク化サイトは,社会的ネットワーク化サイトが非常に速く成長しているため,人々により頻繁に参照されている。Twitterは,ユーザが新しい人々と接続することができるようなマイクロブログサイトの1つであり,tターに関して議論された話題を通して世界で何が起こっているかを知ることができる。この理由のために,twitterは,有害なリンクの後に,ユーザが興味を持たない望ましくないメッセージ,スパムと呼ばれる,悪意のあるユーザにより目標とされる。本論文において,twitterスパム検出に関する既存の方法に関する包括的調査を提示した。この調査から,ツイートにおけるURL含有量の検出は,ピンセットがスパムまたは非スパムであるかどうかを知るために非常に重要であることが明らかになった。利点とFAWSを検討した。2010~2017年に発表された研究論文をレビューすることにより,既存の検出法の比較分析も示した。研究者に対する多くの適用範囲があり,それらの研究を行うことにより,効率的なTwitter Spine検出法を開発することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出法
準シソーラス用語： スパム検出 ,  スパム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  情報サービス  (AC08000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： Twitter ,  傾向 ,  調査