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H. Saito, M. Toyoda, M. Kitsuregawa, K. Aihara A Large-Scale Study of Link Spam Detection by Graph Algorithms In Proceedings of 3rd International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web 2007. May 論文の在処 概要 リンク構造からグラフアルゴリズムを用いてリンクファームを見つけ、分析している。 強連結成分分解、極大クリーク発見、最小カット法を用いている。 2007年の日本のウェブサイトに対して実験。 1. INTRODUCTION スパマーはlink farmと呼ばれる密なリンク構造を持つサイトを利用することが多く、[8]に要約されているような様々なテクニックを使う

Jukka-Pekka Onnela 1,2 Jari Sramaki 1 Jorkki Hyvonen 1 Gabor Szabo 3,4 M. Argollo de Menezes 3 Kimmo kaski 1 Albert-Laszlo Barabasi 3,4 Janos Kertesz 1,5 1 Laboratoryof Computational Engineering, Helsinki Universityof Technology, Finland 2 ClarendonLaboratory, PhysicsDepartment, OxfordUniversity, Oxford, U.K 3 Departmentof PhysicsandCenterforComplexNetworksResearch, University of NotreDame, IN, US

R. Andersen, C. Borgs, J. Chayes, J. Hopcroft, K. Jain, V. Mirrokni, S. Teng Robust PageRank and Locally Computable Spam Detection Features Proceedings of Fourth International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web 2008. Apr. 論文の在処 概要 Webのspamに関連した論文。 局所的に計算できるcontribution vector*1の近似を用いて、前半ではspamの発見方法の提案、後半ではRobust PageRankという文字通りPageRankをspamに対してrobustにしたランキングシステムの提案をしている。 cont

Parag Singla and Matthew Richardson Yes, There is a Correlation From Social Networks to Personal Behavior on the Web International World Wide Web Conference 2008 pp.655-664 PDFのある場所へのリンク 概要 social networkと個人の属性の関係を調べた論文。 メッセンジャーからネットワークを構成。 個人の属性として、検索エンジンのクエリーログ、年齢、性別、地域を用いている。 結果 性別以外で隣人との属性が似ている傾向が見られた。性別は逆の結果。 chatに費やした時間が長い程その傾向が強かった。 単位メッセージあたりの時間が長い程傾向は弱くなった。 距離２の隣人でもその傾向は見られたが、距離１の隣人よりは弱かっ

Zoltan Gyongyi, Hector Garcia-Molina Web Spam Taxonomy In Proceedings of 1st International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web 2005. May 論文の在処 概要 タイトル通りウェブスパムの分類をしている。 Term SpammingとLink Spammingと大きく二つに分けている。 スパム行為を隠すテクニックに関しても少し書いている。 他の３つの論文の３つのスパムに関するデータを用いて、スパムページの割合などを議論している。 1. Introduction 導入。 検索エンジンはWebの入り口。 検索結果に対してスパムは悪影響を。実際"Kaiser pharamcy"で検索したときの例を用いている。 次にスパムにより

Rのパッケージにsna(Social Network Analysis)というものがあります。 そのインストールにたいそう苦労したので方法を書いておきます。 苦労はしましたが実際はすごく簡単です。 1. R.appを起動する。 2. メニューの「パッケージとデータ」から「パッケージインストーラ」を選択。 3. 「Rパッケージインストーラ」ウィンドウが開きます。 4. CRAN（バイナリ）を選択。 5. 一覧を取得をクリック 6. 適当なミラーを選択 7. snaを選んで選択をインストールをクリック 以上で完了です。 Rコンソールでlibrary(sna)と入力してみましょう。 > library(sna) Tools for Social Network Analysis Version 1.5 created on 2007-07-31. copyright (c) 2005, Cart

Taher H. Haveliwala. Topic-Sensitive PageRank Proceedings of the Eleventh International World Wide Web Conference, 2002. PDFへのリンク 概要 Topic-Sensitive PageRankという、PageRankというアルゴリズムを改善したものの提唱 アルゴリズムの特徴 検索の結果にqueryやquery context(文脈、前後関係）を反映させる。 query contextを反映させる場合、この論文の実験ではuserがqueryを含む文章を指定しているが、文章ではなくcontextを反映させる方が良い結果を得られる。何をcontextにするかにはいろいろなアイディアがある（後述）。 PageRankはもともとウェブページにofflineでランク付けして(ran