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Spam Short Messages Detection via Mining Social Networks
  • ISSN号:1000-9000
  • 期刊名称:《计算机科学技术学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TN929.5[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China, [2]ZTE Corporation, Nanjing 210012, China
  • 相关基金:This work is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60873158, the National Basic Research 973 Program of China under Grant No. 2010CB327902, the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China, and the Opening Funding of the State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems of China.
中文摘要:

短消息服务(SMS ) 现在正在成为社会通讯的一个不可缺少的方法,并且活动垃圾的问题正在变得逐渐地严重。我们为垃圾消息察觉建议一条新奇途径。而不是集中于过滤的关键词或流动率的常规方法,我们的系统在更柔韧的结构下面基于采矿:与 SMS 构造的社会网络。包括静态的特征,动态特征和图特征,几个特征为以各种各样的方法在网络描述节点的活动被建议。试验性的结果操作了真实数据集证明我们的途径的有效性。

英文摘要:

Short message service (SMS) is now becoming an indispensable way of social communication, and the problem of mobile spam is getting increasingly serious. We propose a novel approach for spare messages detection. Instead of conventional methods that focus on keywords or flow rate filtering, our system is based on mining under a more robust structure: the social network constructed with SMS. Several features, including static features, dynamic features and graph features, are proposed for describing activities of nodes in the network in various ways. Experimental results operated on real dataset prove the validity of our approach.

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期刊信息
  • 《计算机科学技术学报:英文版》
  • 中国科技核心期刊
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  • 主办单位:中国科学院计算机技术研究所
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  • 邮编:100080
  • 邮箱:jcst@ict.ac.cn
  • 电话:010-62610746 64017032
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9000
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2296/TP
  • 邮发代号:2-578
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