Webb spam sidor använder olika tekniker för att uppnå högre-än-förtjänta ranking i en sökmotor resultat. Även om mänskliga experter kan identifiera skräppost, är det för dyrt att manuellt utvärdera ett stort antal sidor. Istället föreslår vi tekniker för att halvautomatiskt separera ansedda, bra sidor från spam. Vi väljer först ut en liten uppsättning frösidor som ska utvärderas av en expert. När vi manuellt identifierar välrenommerade frösidor använder vi länkstrukturen på webben för att upptäcka andra sidor som sannolikt kommer att vara bra. I detta dokument diskuterar vi möjliga sätt att genomföra såddurvalet och upptäckten av bra sidor. Vi presenterar resultat av experiment som drivs på World Wide Web indexeras av AltaVista och utvärdera prestandan av våra tekniker. Våra resultat visar att vi effektivt kan filtrera bort skräppost från en betydande del av webben, baserat på en bra fröuppsättning på mindre än 200 webbplatser.
Gyongyi m.fl. REF presenterar en halvautomatisk algoritm, TrustRank, som använder länkstrukturen på webben för att upptäcka dokument som sannolikt är legitima med avseende på en liten uppsättning (sådd) legitima dokument som identifierades manuellt av experter.
Combating web spam with TrustRank
{'venue': 'Proceedings of VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}