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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이성운 (고려대학교) 김성순 (고려대학교) 박동현 (고려대학교) 강재우 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제7호
발행연도
2016.7
수록면
338 - 343 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

크라우드소싱 기반 문장재구성 방법을 통한 의견 스팸 데이터셋 구축 및 평가
이성운 ,  김성순 ,  박동현 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016.07 학술저널

2015

크라우드소싱 기반 문장재구성 방법을 통한 의견 스팸 데이터셋 생성 및 특성 분석
이성운 ,  김성순 ,  박동현 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.12 학술대회자료

초록· 키워드

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웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.
#문장재구성 #의견 스팸 #크라우드소싱 #리소스 생성 #리소스 평가 #paraphrasing #opinion spam #crowdsourcing #resources generation #resources evaluation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 스팸 리뷰 연구를 위한 데이터셋
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - M. Ott / 2011 / Finding deceptive opinion spam by any stretch of the imagination / Proc. of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies 1 : 309 ~ 319 google schola [학술대회논문] - J. Li / 2014 / Towards a general rule for identifying deceptive opinion spam / Proc. of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 1 : 1566 ~ 1576 google schola [학술지(정기간행물)] - A. Heydari / 2015 / Detection of review spam : A survey / Journal of the Expert Systems with Applications : 3634 ~ 3642 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Rendle / 2012 / Factorization machines with libFM / Journal of the ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 3 : 57 ~ 80 google schola [학술대회논문] - H. Sun / 2013 / Synthetic review spamming and defense / Proc. of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data mining google schola

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