文献

J-GLOBAL ID：201802240258128214   整理番号：18A0824616

ISEQLの拡張による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事象検出のためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Framework for High-Level Event Detection in a Social Network Context Via an Extension of ISEQL

著者 (2件)： Persia Fabio ,  Helmer Sven
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSC  ページ： 140-147  発行年： 2018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： 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】

シソーラス用語： *言語
準シソーラス用語： 実時間 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  ソーシャルネットワーク ,  コンテキスト ,  高レベル ,  事象検出 ,  フレームワーク