Nuevos Paradigmas de Análisis Basados en Contenidos para la Detección del Spam en RRSS

  1. Enaitz Ezpeleta
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Any de publicació: 2018

Número: 60

Pàgines: 71-74

Tipus: Article

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Altres publicacions en: Procesamiento del lenguaje natural

Resum

PhD Thesis written by Enaitz Ezpeleta Gallastegi at Mondragon University supervised by Dr. Urko Zurutuza Ortega (Mondragon Unibertsitatea) and Dr. José María Gómez Hidalgo (Pragsis Technologies). The viva voce was held on the 30th September 2016 and the members of the commission were 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). The thesis obtained the grade of Excellent Cum Laude and the mention "Doctor Europeus".

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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.

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Referències bibliogràfiques

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Fuente de los datos: Dialnet