Webb spam, som hänvisar till alla avsiktliga åtgärder som ger valda webbsidor en oberättigad gynnsam relevans eller betydelse, är ett av de största hindren för högkvalitativ information hämtning på webben. De flesta av de befintliga metoderna för att upptäcka skräppost övervakas som kräver en stor och representativ utbildning av webbsidor. Dessutom antar de ofta en del global information såsom en stor webbgrafik och ögonblicksbilder av en stor samling webbsidor. I många situationer är det dock inte säkert att sådana antaganden håller. I den här artikeln studerar vi problemet med oövervakad skräppostdetektering på webben. Vi introducerar begreppet skräppost för att mäta hur troligt det är att en sida är skräppost. Spamicitet är ett mer flexibelt och användarvänligt mått än de traditionella övervakade klassificeringsmetoderna. Vi föreslår effektiva online länk spam och termen spam detektion metoder med hjälp av spamicity. Våra metoder behöver inte utbildning och är kostnadseffektiva. En riktig datauppsättning används för att utvärdera effektiviteten och effektiviteten hos våra metoder.
En verklig datauppsättning används för att utvärdera effektiviteten och effektiviteten REF.
A spamicity approach to web spam detection
{'venue': 'In Proceedings of the 2008 SIAM International Conference on Data Mining (SDM’08', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}