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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
현윤진 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제2호
발행연도
2017.2
수록면
493 - 504 (12page)

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최근 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등을 통해 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터는 풍부한 정보 및 의견을 거의 실시간으로 반영하고 있다는 측면에서 그 활용도가 매우 높아, 학계는 물론 산업계에서도 분석 수요가 증가하고 있다. 하지만 텍스트 데이터의 유용성이 증가함과 동시에 이러한 텍스트 데이터를 왜곡하여 특정 목적을 달성하려는 시도도 늘어나고 있다. 이러한 스팸성 텍스트 데이터의 증가는 방대한 정보 가운데 필요한 정보를 획득하는 일을 더욱 어렵게 만드는 것은 물론, 정보 자체 및 정보 제공 매체에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 현상을 초래하게 된다. 따라서 원본 데이터로부터 스팸성 데이터를 식별하여 제거함으로써, 정보의 신뢰성 및 분석 결과의 품질을 제고하기 위한 노력이 반드시 필요하다. 이러한 목적으로 스팸을 식별하기 위한 연구가 오피니언 스팸 탐지, 스팸 이메일 검출, 웹 스팸 탐지 등의 분야에서 매우 활발하게 수행되었다. 본 연구에서는 스팸 식별을 위한 기존의 연구 동향을 자세히 소개하고, 블로그 정보의 신뢰성 향상을 위한 방안 중 하나로 블로그의 스팸 태그를 식별하기 위한 방안을 제안한다.
#Text Analysis #Text Mining #Topic Modeling #Spam Detection

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 블로그 스팸 태 그 탐지 방법론 제안 및 적용
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
Economist Intelligence Unit, Big Data Harnessing a Game-Changing Asset, The Economist, 2011. McKinsey Global Institute, Big Data: The next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity, McKinsey and Company, 2011. google schola Gartner Inc., 2012 Hype Cycle for Emerging Technologies, Gartner Inc., 2011. C. Chen, J. Zhang, Y. Xiang, and W. Zhou, “Spammers are becoming “Smarter” on twitter,” Browse J. & Mags., vol. 18, no. 2, 2016. B. Liu, Sentiment analysis and opinion mining, syntehesis lectures on human language technologies #16, Morgan & Claypool Publisiers, 2012. google schola

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