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J-GLOBAL ID：201802282586826732   整理番号：18A1590842

多様な特徴集合を用いた機械学習ベースの異種Web広告検出【JST・京大機械翻訳】

Machine learning based heterogeneous web advertisements detection using a diverse feature set

著者 (2件)： Shaqoor Nengroo Ab (Department of Computer Science, School Of Engineering and Technology, Pondicherry University, Pondicherry 605014, India) ,  Kuppusamy K.S. (Department of Computer Science, School Of Engineering and Technology, Pondicherry University, Pondicherry 605014, India)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 89  ページ： 68-77  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Webページにおける広告同定とフィルタリングは,アクセシビリティ,セキュリティ,プライバシー,および信頼性のような様々な要因により重要性を獲得する。この方向における現在の実践は,フィルタリストと呼ばれるURLベースの正規表現を維持することを含んでいる。Webページ上で得られた各URLは,このフィルタリストに対して整合した。一方,この手順は,フィルタリストの規則的な連続性を要求するので,スケーラビリティを欠いている。これらの制約に対抗するために,著者らは,非広告ブロックから広告ブロックを区別することができる多様な特徴集合を用いて,機械学習に基づく広告検出システムを考案した。この方法は,視覚障害,認知障害,および感光性てんかんを有する人に対して,滑らかなブラウジングおよびテキスト要約のような様々なアクセシビリティ関連特徴を提供するための基礎として機能することができる。提案した特徴集合上で訓練した分類器からの結果は,広告の同定において98.6%の精度を達成した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ブラウジング ,  *Web【情報システム】 ,  正規表現 ,  フィルタ ,  コンテンツ ,  フィルタリング ,  連続性 ,  プライバシー ,  *機械学習 ,  Webページ ,  アクセシビリティ ,  *広告 ,  セキュリティ ,  信頼性 ,  てんかん

著者キーワード (4件)： 広告 ,  Webアクセシビリティ ,  コンテンツ抽出ランダムフォレスト ,  機械学習

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集合 ,  機械学習 ,  Web ,  広告