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J-GLOBAL ID:201902267566408719   整理番号:19A0518168

ファジィオントロジーとSVMベースのWebコンテンツ分類システム【JST・京大機械翻訳】

A Fuzzy Ontology and SVM-Based Web Content Classification System
著者 (7件):
資料名:
巻:ページ: 25781-25797  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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世界の広いウェブにおける成人内容の量は急速に増加している。これにより,不適切なウェブサイトへのアクセスを排除するとき,より挑戦的なタスクである成人コンテンツの自動検出が可能になる。ほとんどのporグラフWebページ-フィルタリングシステムは,n-gram,ナイーブBayes,K-最近傍,およびキーワードマッチング機構に基づいており,非構造化Webコンテンツからの有用なデータの完全な抽出を提供しない。これらのシステムは,ウェブコンテンツを知的にフィルタするための推論能力を持たず,成人コンテンツWebページから医療Webページを分類する。さらに,インターネット上の自由に利用可能な成人コンテンツにより,子供がporグラフWebページにアクセスすることは容易である。このような不適切なコンテンツから子供を守るために,両親が望む問題を作り出す。これらの問題を解決するために,本論文はサポートベクトルマシン(SVM)とファジィオントロジーベースのセマンティック知識システムを提示して,系統的にWebコンテンツをフィルターにかけて,ポーノグラフィへのアクセスを同定してブロックした。提案したシステムは,正確さと速度を提供するために,打ち切りWebページのブラックリストを使用することにより,URLを成人URLと医療用URLに分類する。次に,提案したファジィオントロジーはウェブサイトタイプ(成人コンテンツ,正常,および医学)を見つけるためにWebコンテンツを抽出し,ブロックporグラフコンテンツをブロックする。提案したシステムの効率を調べるために,ファジィオントロジーと知的ツールを,それぞれProte’ge’5.1とJavaを用いて開発した。実験解析により,提案したシステムの性能が,自動的に検出し,そして,ブロッキングをブロックするために効率的であることを示した。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】
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