Uma Avaliação de Estratégias de Detecção de Conteúdo de Baixa Qualidade: Quais Atributos Ainda São Relevantes?

Autores

  • Leonardo Rocha Universidade Federal de São João Del Rei
  • Igor Moraes Universidade Federal de São João Del Rei
  • Júlio Resende Universidade Federal de São João Del Rei

DOI:

https://doi.org/10.5753/reic.2020.1750

Resumo

Milhões de usuários passaram a contar com a ampla gama de serviços fornecidos pelas Redes Sociais. Entretanto, a facilidade em utilizar essas redes para comunicação tornaram as mesmas vulneráveis a usuários mal intencionados (spammers), que têm objetivo de proliferar diferentes tipos de dados maliciosos ou difundir conteúdos de baixa qualidade (spams). Um dos principais exemplos dessas aplicações é o Twitter, para o qual diversas estratégias de detecção de spams vêm sendo propostas. No presente trabalho, realizamos uma pesquisa bibliográfica dessas estratégias. Por meio de uma avaliação experimental identificamos quais delas ainda são aplicáveis no cenário atual, considerando que o Twitter vem passando por mudanças constantemente.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Downloads

Publicado

2020-11-15

Como Citar

Rocha, L., Moraes, I., & Resende, J. (2020). Uma Avaliação de Estratégias de Detecção de Conteúdo de Baixa Qualidade: Quais Atributos Ainda São Relevantes?. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 18(3). https://doi.org/10.5753/reic.2020.1750