Vi föreslår länkbaserade tekniker för automatisk upptäckt av webbspam, en term som hänvisar till sidor som använder vilseledande tekniker för att få oförtjänt höga poäng i sökmotorer. Användningen av webbspam är utbredd och svår att lösa, främst på grund av den stora storleken på webben vilket innebär att i praktiken många algoritmer är ogenomförbara. Vi gör en statistisk analys av en stor samling webbsidor. I synnerhet beräknar vi statistik över länkarna i närheten av varje webbsida som tillämpar rankutbredning och probabilistisk räkna över hela webbgrafen på ett skalbart sätt. Dessa statistiska funktioner används för att bygga webb spam klassificeringar som endast tar hänsyn till länkstrukturen på webben, oavsett sidinnehåll. Vi presenterar sedan en studie av prestandan för var och en av klassificeringarna, samt deras kombinerade prestanda, genom att testa dem över en stor samling av webblänk spam. Efter tiofaldig korsvalidering har våra bästa klassificerare en prestanda jämförbar med den för toppmoderna skräppostklassificerare som använder innehållsattribut, men är ortogonala till innehållsbaserade metoder.
På liknande sätt, Becchetti et al. REF föreslog en länkbaserad teknik för att upptäcka webbsidor med skräppost genom att använda en dämpningsfunktion för rangförökning och en ungefärlig beräkningsteknik.
Link analysis for Web spam detection
{'venue': 'TWEB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}