메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
사회 연결망 서버스(Social Network Service, SNS)중의 하나인 블로그가 대중화 되면서 이를 악용하는 블로그 스팸 댓글의 수가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 이를 자동으로 검출하는 스팸 댓글 필터링 시스템의 중요성이 부각되고 있다. 일반적으로 사용되는 단어에 기반한 검출 시스템은 단어의 중의성으로 인해 그 사용이 제한된다. 또 다른 형태인 협업 시스템은 블로거들이 스팸 데이터를 공유하기 때문에 보다 효율적이고 정확한 것으로 알려져 있다. 그러나 이 또한 각 블로거의 다양한 스팸 판단 기준을 무시하고, 블로거에게 잠재적으로 유용한 정보를 차단하는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블로거의 성격을 반영한 개인화된 스팸 댓글 필터링 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 스팸에 대한 판단 기준이 유사한 블로거들이 협업, 개인화된 스팸 판단 기준을 세우고 이를 반영하여 보다 유연한 스팸 댓글 필터링을 할 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0