Nuevos Paradigmas de Análisis Basados en Contenidos para la Detección del Spam en RRSS
ISSN: 1135-5948
Año de publicación: 2018
Número: 60
Páginas: 71-74
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Procesamiento del lenguaje natural
Resumen
Tesis doctoral realizada por Enaitz Ezpeleta Gallastegi en Mondragon Unibertsitatea, dentro del grupo de Sistemas Inteligentes para Sistemas Industriales, dirigida por los Doctores Urko Zurutuza Ortega (Mondragon Unibertsitatea) y José María Gómez Hidalgo (Pragsis Technologies). La defensa se efectuó el 30 de septiembre de 2016 en Arrasate. El tribunal estuvo conformado por el Dr. Manel Medina Llinas (Universitat Politecnica de Catalunya), el Dr. Magnus Almgren (Chalmers University of Technology), el Dr. Igor Santos Grueiro (Universidad de Deusto), el Dr. José Ramón Méndez Reboredo (Universidad de Vigo) y el Dr. D. Iñaki Garitano Garitano (Mondragon Unibertsitatea). La tesis obtuvo una calificación de Sobresaliente Cum Laude y la mención "Doctor Europeus".
Información de financiación
En este trabajo se demuestra el potencial de las redes sociales a la hora de crear spam personalizado, el cual no es detectado por los sistemas de detección actuales. Tras presen-tar tres modelos novedosos en el ámbito de análisis de contenido para la detección del spam, se demuestra que se pueden mejorar los resultados de los sistemas actuales tanto en spam en emails, asícomo en mensajes SMS, y también en el spam que se propaga dentro de las redes sociales.Financiadores
- Facebook United States
- Strategic Management Society United States
Referencias bibliográficas
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