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인스타그램 기반의 전이학습과 게시글 메타 정보를 활용한 페이스북 스팸 게시글 판별 (Facebook Spam Post Filtering based on Instagram-based Transfer Learning and Meta Information of Posts)

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최초등록일 2025.05.14 최종저작일 2017.06
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인스타그램 기반의 전이학습과 게시글 메타 정보를 활용한 페이스북 스팸 게시글 판별
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한산업공학회
    · 수록지 정보 : 대한산업공학회지 / 43권 / 3호 / 192 ~ 202페이지
    · 저자명 : 김준홍, 서덕성, 김해동, 강필성

    초록

    This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.

    영어초록

    This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.

    참고자료

    · 없음
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