Tesis doctorales: TESEO

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Ministerio de Universidades - Gobierno de España

Título: INTELLIGENT SYSTEM FOR WEB SPAM DETECTION
Autor: Fernández González, Jorge
Universidad: Universidad de Vigo
Departamento: Escuela Superior de Ingeniería Informática
Fecha de Lectura: 06/06/2016
Mención Europeo / Mención Internacional: Concedido
Programa de doctorado: Programa Oficial de Doctorado en Sistemas Software Inteligentes y Adaptables
Dirección:
- LAZA FIDALGO, ROSALÍA (DIRECTOR)
- PAVÓN RIAL, MARÍA REYES (DIRECTOR)
Tribunal:
- DÍAZ GÓMEZ, FERNANDO (PRESIDENTE)
- García Lourenço, Analia (SECRETARIO)
- Basto Fernandes, Vitor Manuel (VOCAL)
Descriptores:
- INFORMATICA
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- SOFTWARE
Marcador: https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1239702Añadir a favoritos.
Resumen:
En la presente tesis doctoral se propone un modelo hi¿brido de Inteligencia Artificial destinado a solventar el problema de la deteccio¿n y filtrado de dominios web que ofrecen contenido ili¿cito. En este contexto, la existencia de una web cambiante y cada vez ma¿s heteroge¿nea hace patente la necesidad de disponer de nuevas herramientas que permitan la combinacio¿n de diferentes te¿cnicas anti-spam con el fin de aumentar su capacidad de generalizacio¿n. Concretamente, el modelo propuesto implementa un sistema basado en reglas, que va a ser el encargado de gestionar y ejecutar las distintas te¿cnicas anti-spam incorporadas al sistema. Este conjunto de reglas constituye la base de conocimiento, que sera¿ utilizada por el modelo propuesto a la hora de determinar la legitimidad de un dominio web. Adicionalmente, con el fin de manejar correctamente la naturaleza evolutiva del spam, el modelo incorpora un mo¿dulo de aprendizaje capaz de ajustar automa¿ticamente los para¿metros de configuracio¿n, permitiendo asi¿ mantener el rendimiento de filtrado a lo largo del tiempo. Para llevar a cabo este cometido, el modelo propuesto ha sido disen¿ado utilizando una metodologi¿a IBR. Con el fin de poder demostrar experimentalmente la hipo¿tesis inicial, el modelo propuesto ha sido evaluado empleando dos corpus accesibles pu¿blicamente, los cuales mantienen el contenido original de cada dominio y presentan una distribucio¿n altamente desbalanceada, hecho muy habitual en el a¿mbito de la web. El ana¿lisis de los resultados obtenidos evidencia que el sistema desarrollado ofrece mejoras en comparacio¿n con el resto de modelos probados, tanto a nivel cualitativo como cuantitativo, siendo capaz de producir clasificaciones ma¿s acertadas y con mayor precisio¿n y rapidez. Finalmente, se puede afirmar que el presente trabajo ha establecido las bases para la creacio¿n de te¿cnicas para el filtrado del spam en la web, teniendo en consideracio¿n conceptos tan importantes en este a¿mbito como son el desbalanceo de clase o la naturaleza cambiante del spam. Adicionalmente, se ha propuesto un modelo de filtrado ra¿pido y fiable, dotado de capacidad de aprendizaje incremental para la deteccio¿n automa¿tica de dominios con contenido ili¿cito.

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