抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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著者らは,ソーシャルネットワークコンテキストにおける高レベルイベントの検出のためのフレームワークを開発し,スパミングのような異常または悪意のある挙動を同定することを可能にした。さらに,著者らは,それらの典型的な挙動を分析することによってユーザを分類することができるが,一方,ソーシャルネットワークサイトにログをかけた。著者らのフレームワークにおける(リアルタイム)イベントの処理は,ISEQLと呼ばれるイベント検出言語を通して行われる。それは,ソーシャルネットワーク設定の要求に適合し,拡張する。このフレームワークを実験的に評価し,その有効性と効率を示した。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】