Abstract-Vissa webbplatser utvecklare fungerar som spammare och försöker vilseleda sökmotorerna genom att använda olagliga sökmotoroptimeringar (SEO) tips för att öka rangen av deras webbdokument, för att vara mer synlig på topp 10 SERP. Detta är sedan få fler besökare för marknadsföring och kommersiella mål. Denna studie är en fortsättning på en serie av arabiska web spam studier som genomförts av författarna, där denna studie är dedikerad till att bygga det första arabiska innehåll / länk webb spam detektion system. Detta Novel system kan extrahera uppsättningen av innehåll och länkfunktioner på webbsidor, för att bygga den största arabiska webb spam dataset. Det konstruerade datasetet innehåller tre grupper med följande tre procent av skräppostinnehållet: 2%, 30% och 40%. Dessa tre grupper med varierande andel av skräppostinnehållet samlades in genom den inbyggda kryparen i det föreslagna systemet. Den automatiska klassificeringen av skräppostwebbplatser som används baserat på funktionerna i referensdatasetet. Det föreslagna systemet använde reglerna i beslutsträdet, som anses vara den bästa klassificeringen för att upptäcka arabiskt innehåll/länka webbspam. Det föreslagna systemet hjälper till att rengöra SERP från alla webbadresser som hänvisar till arabiska spam webbsidor. Det ger noggrannhet på 90.1099% för arabiska innehållsbaserade, 93.1034% för arabiska länkbaserade, och 89.011% för att upptäcka både arabiska innehåll och länka webb spam, baserat på insamlade dataset och genomförda analyser.
Detta avsnitt presenterar några av dessa studier som är nära författarna till denna studie förstärkte den tidigare studien av REF, som byggde arabiska innehåll / länk webb spam detektion system.
A link and Content Hybrid Approach for Arabic Web Spam Detection
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}