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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한진섭 (광운대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
65 - 72 (8page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.06.065

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트위터, 페이스북과 같은 SNS 사용자가 증가함에 따라서, 상품 광고, 비방 및 성인 콘텐츠 등을 게재하여 SNS를 오염시키는 콘텐츠 오염자 혹은 스패머 문제가 점차 커지고 있기 때문에 콘텐츠 오염자 탐지 방법에 대한 연구가 필요한 실정이다. 과거 랜덤포레스트, 나이브베이즈와 같은 기계학습의 지도학습 기술을 이용한 탐지 방법은 98% 이상의 비교적 높은 분류 정확도를 나타내는 반면, 학습을 수행하기위해서 원본 데이터로부터 특징을 식별하고 특징 값을 추출하여 훈련데이터를 생성하는 과정이 필요하다. 식별한 특징이 분류 그룹의 성격을 잘 나타내고 특징의 수가 많을수록 분류 정확도를 높이는 특성이 있다. 그러나, 식별한 특징의 개수가 많다는 것은 특징 값 추출에 소요되는 시간을 고려했을 때, 학습 모델 생성의 효율성을 저하시키는 부분이다. 일정 수준의 정확도 성능은 보장되고 효율성 제고가 가능한 최소 집합의 특징 조합을 탐색하기 위해서 본 논문은 특징 중요도, 카이제곱 분포 및 PCA 분석 등을 이용하여 최소 규모 특징 조합 탐색 방법을 기술하고, 이를 랜덤포레스트 및 심층신경망 알고리즘을 이용한 실험으로 비교 평가한다.
#콘텐츠 오염자 #특징 조합 #랜덤포레스트 #심층신경망 #SNS #Content Polluter #Feature Combination #Random Forest #Deep Neural Network

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 최소 규모 특징 조합 탐색 방법
IV. 실험 및 평가
V. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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