Detta dokument tillämpar en språkmodell för olika informationskällor som hämtats från en webbsida, för att tillhandahålla högkvalitativa indikatorer för att upptäcka webbspam. Två sidor som är länkade till en hyperlänk bör vara aktuella, även om detta var en svag kontextuell relation. Därför har vi analyserat olika informationskällor på en webbsida som hör till sammanhanget för en länk och vi har tillämpat Kullback-Leibler divergens på dem för att karakterisera förhållandet mellan två länkade sidor. Dessutom kombinerar vi några av dessa informationskällor för att få tillgång till rikare språkmodeller. Med tanke på de olika typerna av interna och externa länkar har vi i vår studie också identifierat dessa typer av länkar som får en betydande förbättring av klassificeringsuppgifter. Resultatet är ett system som förbättrar upptäckten av Web Spam på två stora och offentliga dataset som WEBSPAM-UK2006 och WEBSPAM-UK2007.
I REF föreslogs en språkmodell som tog fram en kombination av innehållsbaserade och länkbaserade funktioner från två populära skräppostdataset (Webspam-UK2006 och Webspam-UK2007).
Web spam identification through language model analysis
{'venue': "AIRWeb '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}