リンク構造とコンテンツを複合的に用いた極少訓練事例によるスプログ検出
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概要
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インターネットの普及と情報検索技術の向上によって,ウェブページの商業利用がさかんになり,特定のページへの誘導などを目的としたスパムブログ (スプログ) が大量に作成されている.これらのスプログは,人気のキーワードなどをページ内にちりばめるなどの方法で,検索エンジンの出力結果に不当な影響を及ぼしている.これに対処するため,スプログのコンテンツに着目したテキスト分類手法が数多く提案されてきた.しかし,分類器を学習するためには多数のラベル付けされた訓練事例が必要となり,人的コストが高い.そこで本研究では,ごく少数のブログサイトに対して人手でラベル付けするだけで,多数の訓練事例を得る枠組みを提案する.より具体的には,ブログサイト間のコンテンツとリンク関係に注目することで意味的・リンク構造的に関連するページ集合を同定し,その代表的なページのみにラベル付けすることである程度の大きさの訓練データを得る.先行研究で構築された評価データを用いて実験を行い,本提案手法の有効性を定量的に示す.
- 2010-03-19
著者
-
上原 邦昭
神戸大学大学院自然科学研究科
-
関 和広
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
佐藤 翔平
株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ
-
吉川 幹人
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
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