MDLText e Indexação Semântica aplicados na Detecção de Spam nos Comentários do YouTube
DOI:
https://doi.org/10.5753/isys.2017.346Keywords:
aprendizado de máquina, categorização de texto, princípio da descrição mais simples, YouTubeAbstract
Muitos usuários do YouTube produzem conteúdo regularmente e fazem desta tarefa seu principal meio de vida. Contudo, esse sucesso vem despertando a atenção de usuários mal-intencionados, que propagam comentários indesejados para se autopromoverem ou para disseminar links maliciosos. Neste cenário, métodos tradicionais de categorização de texto podem sofrer limitações devido às características inerentes ao problema: (1) os comentários costumam ser curtos e mal redigidos e (2) o problema de classificação é naturalmente online. Este artigo avalia um método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples e compara os resultados com os de métodos tradicionais de aprendizado online. Também é proposta uma técnica ensemble, que combina os métodos de classificação com diferentes técnicas de processamento de linguagem natural. Os experimentos foram cuidadosamente realizados e a análise estatística dos resultados indica que a técnica proposta obteve desempenho superior ao obtido quando apenas os comentários originais foram empregados.Downloads
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Published
2017-09-30
Como Citar
Silva, R. M., Alberto, T. C., Almeida, T. A., & Yamakami, A. (2017). MDLText e Indexação Semântica aplicados na Detecção de Spam nos Comentários do YouTube. ISys - Revista Brasileira De Sistemas De Informação, 10(3), 49–73. https://doi.org/10.5753/isys.2017.346
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