2010년 춘계학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
지지벡터기계와 카이제곱 통계량을 이용한 스팸 블로그(Splog) 판별 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A Splog Detection System Using Support Vector Machines and χ2 Statistics |
| 저자(Author) |
이성욱
Songwook Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 14 NO. 01 PP. 0905 ~ 0908 (2010. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구의 목적은 웹 환경에서 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.
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영문내용
(English Abstract) |
Our purpose is to develope the system which detects splogs automatically among blogs on Web environment. After removing HTML of blogs, they are tagged by part of speech(POS) tagger. Words and their POS tags information is used as a feature type. Among features, we select useful features with χ2 statistics and train the SVM with the selected features. Our system acquired 90.5% of F1 measure with SPLOG data set.
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| 키워드(Keyword) |
spam blog detection
splog
support vector machine
chi square statistics
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