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J-GLOBAL ID：201902280735435434   整理番号：19A1198096

多重ソーシャルネットワークにおけるスパマー検出のためのユーザの行動分析【JST・京大機械翻訳】

Behavioral Analysis of Users for Spammer Detection in a Multiplex Social Network

著者 (5件)： Pourhabibi Tahereh (RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Boo Yee Ling (RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Ong Kok-Leong (Latrobe University, Melbourne, Australia) ,  Kam Booi (RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Zhang Xiuzhen (RMIT University, Melbourne, Australia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 996  ページ： 228-240  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,数百万人の利用者を持つ社会的ネットワークWebサイトの数が増えており,他のユーザへの悪意のある通信の一定の曝露を通して,これらのWebサイトにおいて,これらのWebサイトにおける機会を乱用するための肥沃な地上を作り出している。これらのソーシャルネットワークによって提供される相互作用の多様性は,相互作用の多重ネットワークをもたらした。これらのネットワークにおいて,悪意のあるユーザは,それらの活動の性質を頻繁に変えることにより,検出を回避する。これにより,異常な挙動を捉えるためにユーザの相互作用を解析することが困難になる。本論文において,著者らは,Tagged.comcomと呼ばれる大規模な時間発展多重社会ネットワークにおけるスパマーを検出することを目的とした。この目的のために,4つの異なる特徴を用いた。(i)それらの近傍ネットワークにおけるユーザの構造挙動を捉えるための軽量行動特徴の集合;(ii)一組のバースト特徴と(iii)ユーザの時間的挙動を捉えるためのシーケンスベースの特徴;そして,(iv)側面情報として使用されたプロファイルベースの特徴の集合。さらに,特徴選択と空間次元縮小のための教師なしLaplaceスコアに基づくアプローチも採用した。実験結果は,特徴抽出のためのより低い経験的時間複雑性を有するスパマー検出において88%以上の精度を示した。関係データ管理システムにおける行動的およびバースト的特徴を実行することにより,ほとんどの実世界ネットワークが関係データベースにおけるデータを保存するので,提案アプローチをより実用的にする。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  時間発展 ,  次元縮小 ,  *多重化 ,  相互作用 ,  バースト ,  特徴選択 ,  関係データベース
準シソーラス用語： 複雑性 ,  スコア ,  軽量 ,  構造挙動 ,  行動分析 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： スパマー検出 ,  多重ネットワーク ,  特徴抽出 ,  行動特徴 ,  時間 ,  Laplaceスコア ,  教師なし特徴選択

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  ソーシャルネットワーク ,  行動分析