個人適応型Splogフィルタリングの実現向けてSplog判定データセットの構築と機械学習を用いたシステムの実装

摘要

ブログはその特性上，ユーザの嗜好により必要とされる情報が異なる．また，スパムブログ（スプログ，Splog）はメールスパムやWebスパムとは異なり全てが悪意を持つスパムとは限らず，Splogの中にも一概にスパムとは判断しかねるような記事が存在する．本論文では，このようなユーザの嗜好を反映可能な柔軟なフィルタとして個人適応型Splogフィルタリングを提案する．開発にあたり，（1）Splog判定データセットの作成と（2）機械学習を用いた個人適応型Splogフィルタシステムの実装を行った．機械学習（SVM）を用いて各ユーザへ最適な判定モデルを作成し，得られた判定モデルを用いて個人適応型Splogフィルタリングシステムを実装した．結果として（1）では，Splog判定には個人差が存在することが分かり，（2）では，実装したシステムを用いて未知のブログに対するSplog判定が行えるようになった．本論文では（1），（2）の実験を通じて得られた個人適応型Splogフィルタリングの効果について報告する．