인스타그램 기반의 전이학습과 게시글 메타 정보를 활용한 페이스북 스팸 게시글 판별

김준홍; 서덕성; 김해동; 강필성

doi:10.7232/JKIIE.2017.43.3.192

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준홍 (고려대학교) 서덕성 (고려대학교) 김해동 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제43권 제3호

발행연도: 2017.6

수록면: 192 - 202 (11page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2017.43.3.192

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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.

#Spam Filtering #Facebook #Instagram #Hash Tag #Random Forest #Transfer Learning

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[학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32

[학술지(정기간행물)] - Fernández-Delgado. M. / 2014 / Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems? / Journal of Machine Learning Research 15 : 3133 ~ 3181

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[학술지(정기간행물)] - 조창연 / 2011 / 뉴미디어의 기호학 - SNS의 사례를 중심으로 / 기호학 연구 30 : 125 ~ 154

[학술지(정기간행물)] - 조인휘 / 2009 / 휴대폰 SMS를 위한 SVM 기반의 스팸 필터링 시스템 / 한국통신학회논문지B 34 (9) : 908 ~ 914

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