論文の概要: Twitter Spam Detection: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14754v2
• Date: Tue, 1 Dec 2020 11:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:29:10.519967
• Title: Twitter Spam Detection: A Systematic Review
• Title（参考訳）: twitterのスパム検出:体系的なレビュー
• Authors: Sepideh Bazzaz Abkenar, Mostafa Haghi Kashani, Mohammad Akbari, Ebrahim Mahdipour
• Abstract要約: 本稿では,Twitterのスパム検出に関する既存の研究手法を体系的に比較することに焦点を当てる。 既存の手法のほとんどは機械学習ベースのアルゴリズムに依存している。 本稿では,コンテンツ分析,ユーザ分析,つぶやき分析,ネットワーク解析,ハイブリッド分析など,さまざまな特徴選択手法と分析に基づく分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.348112720799065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, with the rise of Internet access and mobile devices around the globe, more people are using social networks for collaboration and receiving real-time information. Twitter, the microblogging that is becoming a critical source of communication and news propagation, has grabbed the attention of spammers to distract users. So far, researchers have introduced various defense techniques to detect spams and combat spammer activities on Twitter. To overcome this problem, in recent years, many novel techniques have been offered by researchers, which have greatly enhanced the spam detection performance. Therefore, it raises a motivation to conduct a systematic review about different approaches of spam detection on Twitter. This review focuses on comparing the existing research techniques on Twitter spam detection systematically. Literature review analysis reveals that most of the existing methods rely on Machine Learning-based algorithms. Among these Machine Learning algorithms, the major differences are related to various feature selection methods. Hence, we propose a taxonomy based on different feature selection methods and analyses, namely content analysis, user analysis, tweet analysis, network analysis, and hybrid analysis. Then, we present numerical analyses and comparative studies on current approaches, coming up with open challenges that help researchers develop solutions in this topic.
• Abstract（参考訳）: 近年、インターネットアクセスやモバイル機器の普及に伴い、ソーシャルネットワークをコラボレーションやリアルタイム情報の受信に利用している人が増えている。 マイクロブログがコミュニケーションとニュースの拡散の重要源になりつつあるtwitterは、スパマーの注意をそらしてユーザーの注意をそらした。 これまでのところ、研究者はTwitter上でスパムの検出やスパム対策に様々な防御技術を導入している。 この問題を克服するために、近年、研究者から多くの新しい技術が提供され、スパム検出性能が大幅に向上している。 それゆえ、twitter上でスパム検出の異なるアプローチについて体系的なレビューを行う動機が浮かび上がっている。 本稿では,twitterのスパム検出に関する既存の研究手法を体系的に比較する。 文献レビュー分析によると、既存の手法のほとんどは機械学習ベースのアルゴリズムに依存している。 これらの機械学習アルゴリズムのうち、主な違いは様々な特徴選択法に関連している。 そこで本研究では,コンテンツ分析,ユーザ分析,つぶやき分析,ネットワーク解析,ハイブリッド分析など,さまざまな特徴選択手法と分析に基づく分類法を提案する。 そこで,本稿では,現状のアプローチに関する数値解析と比較研究を行い,このトピックにおけるソリューション開発を支援するオープンな課題を提起する。

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