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J-GLOBAL ID：201902218947410029   整理番号：19A0991865

メキシコ湾のアラビア語に関する自動スパム検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Spam Detection on Gulf Dialectical Arabic Tweets

著者 (2件)： Alorini Dema (Data Science and Cybersecurity Center (DSC2), Howard University, Washington D.C., USA) ,  Rawat Danda B. (Data Science and Cybersecurity Center (DSC2), Howard University, Washington D.C., USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICNC  ページ： 448-452  発行年： 2019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： 社会媒体の利用はArab地域で急速に増加している。ニュースと拡大プロパダを共有するための人気のあるソーシャルネットワークサイトの一つはTwitterである。スパマーはこれらのサイトを用いて,アラビアtweにおける成人の内容と誤った政治的ニュースを広める。Arab地域の中で,分布する成人材料は違法で,いくつかの政府は,悪意のあるURLをブロックすることを試みた。本論文では,ユーザとコンテンツ属性の両方を研究し,正当なユーザと違法なユーザの間を区別する。次に,それらの属性を機械学習アルゴリズムで用いて,Twitter上のスパムを検出した。著者らは,ナビBayes(NB)およびサポートベクトルマシン(SVM)分類法を用いて,ツイートにおける悪意のあるコンテンツを発見した。著者らの結果は,NBが湾のDialectical アラビアのtweにおけるスパムを検出するためのより正確な結果を生み出すことを示している。Copyright 2019 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： サポートベクトルマシン ,  学習アルゴリズム ,  高速度 ,  媒質 ,  成人 ,  コンテンツ ,  *ニュース
準シソーラス用語： 分類法 ,  *スパム ,  *アラビア ,  ソーシャルネットワークサイト ,  *スパム検出 ,  *アラビア語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： メキシコ ,  アラビア語 ,  スパム検出