DEIM Forum 2011 F2-2

スプログの収集におけるHTML 構造の類似性およびアフィリエイトの分析
森尻惇宜史†

片山 太一††

石井聡一††† 宇津呂武仁††

福原知宏†††††

河田容英††††† 筑波大学理工学群工学システム学類 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† 東京電機大学大学院未来科学研究科 〒 101-8457 東京都千代田区神田錦町 2-2†††† (株) ナビックス 〒 141-0031 東京都品川区西五反田 8-3-6††††† 独立行政法人 産業技術総合研究所 サービス工学研究センター 〒 135-0064. 東京都江東区青梅 2-3-26
あらましアフィリエイト収入を得ることを目的とするスプログの検出タスクにおいて，これまで，HTML 構造の類似性やアフィリエイト ID を用いることにより，一定の範囲のスプログが検出できることが知られている．これらの手法は単独で用いた場合の適用範囲が十分ではなく，両者の手がかりを併用する必要がある．これに対して，本論文では，HTML 構造の類似性，アフィリエイト ID のいずれによっても検出できないスプログに対して，SVM を適用することにより，高適合率の検出が可能であることを示す．
キーワード スパムブログ検出，HTML 構造，アフィリエイト，機械学習

Analyzing Similarity of HTML Structures and Aﬃliate
in Automatic Collection of Splogs
Akihito MORIJIRI† , Taichi KATAYAMA†† , Soichi ISHII††† , Takehito UTSURO†† , Yasuhide
KAWADA†††† , and Tomohiro FUKUHARA†††††† College of Engineering Systems, School of Science and Engineering, University of Tsukuba†† Graduate School of Systems and Information Engineering,University of Tsukuba††† Graduate School of Science and Technology for Future Life, Tokyo Denki University†††† Navix Co., Ltd.
††††† Center for Service Research, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Abstract Spam blogs or splogs are blogs hosting spam posts, created using machine generated or hijacked content
for the sole purpose of hosting advertisements or raising the number of in-links of target sites. It has been shownthat splogs can be detected based on similarity of HTML structures and aﬃliate IDs. The similarity of HTMLstructures of splogs is eﬀective in splog detection, and the identity of aﬃliate IDs extracted from splogs can identify
spammers much more directly than similarity of HTML structures, although it is not easy to achieve high coveragein extracting aﬃliate IDs. The coverage of the intersection of the two clues, similarity of HTML structures andaﬃliate IDs, is relatively low, and it is necessary to apply them in a complementary strategy. This paper studies
how to detect splogs which cannot be detected based on either similarity of HTML structures nor aﬃliate IDs. We
apply SVMs to this task and show that splogs of above type can be detected with high precision.
Key words spam blog detection, HTML structure, aﬃliate, machine learning

1. は じ め に
ブログには個人の意見情報が記されており，市場の動向を推測するための手掛かりや製品についての意見調査をする上で有益であるとして，近年注目を集めている．そのため，従来からあるインデクシングのみを行う検索エンジンとは異なる，ブログ特有の情報検索サービスが出現している．具体的には，ブログ解析サービスとして，Technorati，BlogPulse [2]，kizasi.jpなどが存在する．多言語ブログサービスとしては，Globe of

2. ブログの HTML 構造の類似性の測定
2. 1 HTML ファイルからの DOM 系列の抽出

Blogs が言語横断ブログ記事検索機能を提供している．また

本論文では，文献 [18] で提案されたブロック抽出の方式をBest Blogs in Asia Directory がアジア言語ブログの検索機能ふまえて，HTML 文書から DOM 系列を抽出する [7] ．まず，を提供している．一方で，ブログのウェブコンテンツの作成と図 2 に示すように，HTML 文書 s 中の全ての HTML タグを配信は非常に容易になっており，そのことが引き金となって，木構造で表現する．次に，この HTML タグの木構造に対して，アフィリエイト収入を得ることを目的とするスパムブログ (以ブロックレベル要素として用いられるタグのうち，P タグおよ下，スプログ) が急増している [3], [9], [10], [12]．スプログにおび DIV タグによって木構造を分割し，これらのタグの下位にいては，通常，広告主への誘導または対象サイトの被リンク数あるタグを取り込むことによって，個々のブロックを構成する．

を増加する目的のもとで，機械的な文書作成や他サイトの引

ここで，一般に，ブロックレベル要素としては，P タグおよび用という手段を用いて自動的に記事を生成し，大量のリンクDIV タグ以外のタグも用いられるが，本論文では，簡単化のたを有するブログを機械的に自動生成する．文献 [10] は英語ブめに，P タグおよび DIV タグに限定する．また，文献 [18] とログにおいて，約 88%のブログサイトがスプログであり，そ同様に，BODY タグも，P タグおよび DIV タグと同様に扱い，れは全ブログポストの 75%を占めると報告している．このこBODY タグの位置において，HTML タグの木構造の分割を行とから，文献 [11] に述べられているように，スプログは情報う．さらに，文献 [18] では，ブラウザにレンダリングされな検索品質の低下やネットワークと格納資源の多大な浪費など

い SCRIPT と STYLE の二タグ及びその下位ノードはブロッといった問題を起こす要因となる．そのため，近年，スプログク内に含めないとしているが，本論文では，ブロックの中身のの分析や検出を目的とした研究が進められている．いくつか

詳細を区別するために，これらのタグ以下もブロック内に含めの既存研究 [9], [10], [12] はスプログの重要な特性を報告している．次に，ブロックにまとめあげられた HTML タグの木構造る．文献 [12] では，TREC Blog06 データコレクションを用いを横型探索することにより，ブロックのリスト構造を形成し，て，スプログのピング時系列特性，入力度数/出力度数の分布

HTML 文書 s の DOM 系列 dm(s) とする．

特性，典型的な単語群を分析している．また，文献 [9], [10] は，2. 2 DOM 系列の差分の割合

BlogPulse データセットを用いたスプログ分析の結果を報告しHTML 文書 s および t に対して，それぞれから抽出されたている．一方，文献 [4], [8], [11], [13] 等においては，言語情報，DOM 系列 dm(s)，および dm(t) の差分を DP マッチングによっ

リンク情報，HTML タグ情報，時間情報といった多様な特性て求める．DP マッチングの際，挿入および削除のコストを 1，を手がかりとしてスプログを検出する技術を提案している．

置換のコストを 2 として，DP マッチングにより求まる編集距離

上記の既存研究とは異なり，HTML 構造の類似性やアフィ(レーベンシュタイン距離) を edit distance (dm(s), dm(t)) とリエイト ID を手がかりとして，スプログの検出を行なう研究する．次に，抽出された DOM 系列 dm(s) の要素数を |dm(s)|もある．スプログにおいては，一人の作成者が複数のスプロとし，以下の式で s，t の DOM 系列の差分の割合 Rdiﬀ(s, t)グを機械的に生成していると考えられる．そこで，文献 [7] でを計算する．

は，同一の作成者によって作成されたスプログの組において，HTML 構造が類似している場合があり，その特性を利用した

Rdiﬀ(s, t) =edit distance (dm(s), dm(t))|dm(s)| + |d m(t)|スプログの検出を行なうことができることを報告している．こまた，HTML 文書 s に対して，HTML 文書集合 T の要素 t ∈ T「3」を適用範囲とする手法になれは，図 1 における領域「1」，との間で，DOM 系列の差分の割合 Rdiﬀ(s, t) が最も小さい

る．また，文献 [5] においては，アフィリエイト ID をスプログものを求め，その差分の割合の最小値を MinDF(s, T ) と定義から自動抽出し，複数のブログサイトに含まれるアフィリエイする．

ト ID に着目して，スプログを収集，分析する手法を提案して「3」を適用範囲とする
いる．これは，図 1 における領域「2」，手法になる．これらの 2 つの手がかりについて，文献 [6] では，それぞれの手がかりの適用範囲の違いを示し，これらの 2 つのMinDF(s, T ) = min Rdiﬀ(s, t ∈ T )t=s|

3. アフィリエイト ID を用いたスプログの分析手がかりは相補的に用いる必要性があることを報告している．

図 3 にアフィリエイト ID の抽出例を示す．アフィリエイト

以上をふまえて，本論文では，HTML 構造の類似性，アフィリリンクには，そのアフィリエイトリンクを生成したアフィリエ

エイト ID のいずれによっても検出できないスプログ (図 1 にイタのアフィリエイト ID や，広告主の ID，商品 ID などが含おける領域「4」に対応する) に対して，機械学習の一つであるまれており，我々はその中からアフィリエイト ID の抽出を行っ

Support Vector Machines (SVMs) [16] を用いることで，高適た．本論文では，特に，文献 [5] にしたがい，ASP(アフィリエ合率でスプログが検出できることを示す．

イト・サービス・プロバイダ) のうち実際にアフィリエイト IDの抽出が可能な 10 社（注 1）を対象としてアフィリエイト ID の抽（注 1）：Am 社，At 社，D 社，Gl 社，I 社，Lk 社，R 社，St 社，Tr 社，V社．

図 1 スプログ検出における各手法の適用範囲出を行った．
日本語ブログ収集にあたり，中国語，日本語，韓国語，英語のブログ記事の収集を行う KANSHIN システム [1] を利用す

表1

10 以上のスプログに含まれるアフィリエイト ID 数およびそれらのアフィリエイト ID を含むスプログの総数

 SPaf (H, x)

ブログホスト H

アフィリエイト ID 数

し，ブログサイトの提供する RSS フィードファイルと AtomS社

72

1,101

フィードファイルを取得し，記事をデータベースに蓄積していF社

56953

る．このシステムでは，各言語のブログサイトのリストを参照xる．このシステムに蓄積されたサイトから，分析対象とした S社，F 社のブログホスト会社 2 社について，合わせて約 11 万ブログサイトを収集し，S 社の 48,183 サイトのうち 14,352 サ
イト (約 30%) から，F 社の 60,977 サイトのうち 6,231 サイト(約 10%) から，それぞれアフィリエイト ID が抽出された．
ここで，スパマーは，ASP から得られる報酬を少しでも増やすために，一つのアフィリエイト ID に対して複数のスプログを作成していると考えられる．そのため，複数のブログサイト

図 3 アフィリエイト ID を含むアフィリエイトリンクの例に出現するアフィリエイト ID は，スパマーがスプログにおいて使用しているアフィリエイト ID である可能性が高くなるとから抽出されたアフィリエイト ID を分析対象とした．

考えられる．あるアフィリエイト ID が，スパマーがスプログその結果，129 個のアフィリエイト ID が抽出され，これらにおいて使用しているアフィリエイト ID であると推定できれのアフィリエイト ID を含むブログサイト数は 2,472 となった．

ば，そのアフィリエイト ID が出現する全てのブログサイトはこのうち，スパマーがスプログにおいて使用しているアフィリスプログと判断することができる．以上の考え方に基づき，文エイト ID であると推定できたアフィリエイト ID は 121 個で献 [5] においては，複数のブログサイトに出現するアフィリエあり，これらのアフィリエイト ID を含むスプログ数は 2,054

イト ID を分析し，実際にスパマーがスプログにおいて使用しであった (アフィリエイト ID のスパム率は 93.8%，ブログサているアフィリエイト ID であると推定できる割合を報告してイトのスプログ率は 83.3%)（注 2）．ここで，この 121 個のアフィいる．本論文においても，文献 [5] の分析結果をふまえて，同一のアフィリエイト ID を含むブログサイト数が多いほど，ス（注 2）：複数のブログサイトに含まれるアフィリエイト ID のうち，スパマーがプログを自動生成している可能性が高いと考えて，ASP10 社

スプログにおいて使用しているアフィリエイト ID とみなすことができないもののうちいずれかのアフィリエイト ID が抽出された 20,583 サイ

を大別すると，自動アフィリエイト作成ツールの作成者のアフィリエイト ID のト (S 社，F 社の合計) を対象として，10 以上のブログサイト場合と，ブログホスト会社のアフィリエイト ID の場合とに分けられる．両者とも，スパマーがスプログにおいて使用しているアフィリエイト ID と比較して，䉴䊒䊨䉫1

䉴䊒䊨䉫䋲

図2

HTML 文書からの DOM 系列抽出および DOM 系列差分算出の例

リエイト ID の各々を x として，ブログホスト H においてアい，ホワイトリスト URL 素性の値を算出した．

⎛フィリエイト ID x を含むスプログの集合を SPaf (H, x) と定義する．また，各ブログホストに出現したアフィリエイト ID数，および，いずれかのアフィリエイト ID を含むスプログのlog⎞⎛

評価事例⎞⎜⎟ ⎜⎟⎝ 非スプログにおける ⎠ × ⎝ における u の ⎠u

総数を表 1 に示す．

4. スプログ検出のための素性訓練事例全体の中のu の総出現頻度

出現頻度

一方，ブラックリスト URL についても，同様の手順で選定した．

本節では SVM によるスプログ判定において用いる素性について述べる．

4. 2 名詞句素性
文献 [14], [17] の知見より，スプログおよび非スプログ中にお4. 1 ブラックリスト/ホワイトリスト URL 素性

ける単語の分布には異なりがあり，特定の種類の単語は非スプ訓練事例として，スプログ/非スプログが与えられると，そログよりもスプログに現れやすいということがわかっている．の HTML ファイルからアウトリンクとなっている URL を抽出する．その中から以下の条件を満たすものを選定し，ホワイ
トリスト URL とした．

i) 訓練事例中のスプログの HTML ファイルのいずれにも含まれない URL である．

ii) 訓練事例中の非スプログの HTML ファイルの中で，2回以上出現する URL である．

そこで，特定の名詞句とスプログ，非スプログとの間の相関をとらえるために，名詞句素性を導入する．
具体的には，スプログ/非スプログの本文テキストを形態素解析（注 3） した結果から名詞句を抽出し，以下の分割表にしたがって，訓練データ中のスプログ/非スプログにおける名詞句 w の出現頻度を用いて，スプログと名詞句 w との間の φ2 統計量を求めた.

次に，各ホワイトリスト URL u に以下のように重みづけを行
アフィリエイト ID が出現するブログサイト数が相対的に多いため，アフィリエ（注 3）：日本語形態素解析器 茶筌 (http://chasen-legacy.sourceforge.jp/)

イト ID のスパム率よりもブログサイトのスプログ率の方が低くなった．

および IPAdic 辞書 (http://sourceforge.jp/projects/ipadic/) を用いた．

価事例 t に対する以下の重みを，評価事例 t に対する「ホワイ¬ww
訓練データ中f req(スプログ, w f req(スプログ, ¬wのスプログ)=a

訓練データ中f req(非スプログ, f req(非スプログ,の非スプログw) = c)=b

トリスト URL へのアウトリンクを持つアンカーテキスト名詞句素性」の値とする．

log¬w) = dw

Ancf W (w, s) × Ancf W (w, t)

訓練事例中のスプログ s(ad − bc)2φ2 (スプログ, w) =(a + b)(a + c)(b + d)(c + d)

5. スプログ検出および信頼度尺度

また，評価事例に対しては，この名詞句素性の値として以下SVM 機 械 学 習 を 行 う た め の ツ ー ル と し て ，TinySVMの式を用いた．

log

(http://chasen.org/~taku/software/TinySVM/) を用いた．

φ2 (スプログ, w) ×

評価事例における w の出現頻度w

ブラックリスト/ホワイトリスト URL 素性および名詞句素性よりもより詳細な条件を設定することにより，より有効な性能を示す素性として，アンカーテキストの名詞句およびそのリン
ク先 URL の (緩い) 組み合わせを用いる．以下，まず，名詞句w およびブログサイト s に対して，以下の尺度 Ancf B(w, s)
および Ancf W (w, s) を定義する．
ブログサイト s 中で名詞句 w が⎞⎜⎟⎜⎟
アンカーテキストに含まれ⎜⎟⎜Ancf B(w, s) = ⎜ そのリンク先がブラックリスト ⎟⎟⎜⎟⎝ URL もしくは訓練事例中の ⎠⎛スプログとなっている回数
ブログサイト s 中で名詞句 w が多項式の方が性能が良かったため，6. においては，2 次多項式カーネルを用いた場合の結果を示す．また，全ての素性に値が4. 3 アンカーテキスト名詞句・リンク URL 素性⎛

カーネル関数としては，線形および 2 次多項式を比較し，2 次⎞⎜⎟⎜⎟
アンカーテキストに含まれ⎜⎟⎟Ancf W (w, s) = ⎜⎜ そのリンク先がホワイトリスト ⎟⎜⎟⎝ URL もしくは訓練事例中の ⎠非スプログとなっている回数

ないものは訓練データから除外する.
また，SVM 機械学習での信頼度尺度として，分離平面から各評価事例への距離を用いた [15]．具体的には，スプログとして判定される事例に対する分離平面からの距離の下限 LBDs
および，非スプログとして判定される事例に対する分離平面からの距離の下限 LBDab をそれぞれ設定する．

6. 評

価

6. 1 訓 練 事 例
3. で収集したブログサイトが，S 社は 48,183 サイト，F 社は60,977 サイトあり，これらのうちで，10 以上のブログサイトから抽出されたアフィリエイト ID を含むスプログ数は，表 1 に示すように，S 社が 1,101 サイト，F 社が 953 サイトであった．
機械学習においては一定数以上の訓練事例が必要である．ここで，アフィリエイト ID を手がかりとして一定数の訓練事例を収集する場合に，以下の二通りの考え方がある．

•

訓練事例に含まれるアフィリエイト ID の数をできるだ

け多くなるようにする
そ し て ，訓 練 事 例 中 の ス プ ロ グ 全 体 の 中 で の 総 出 現 頻 度Ancf B(w, s) が 2 以上であるものを選定し，「ブラックs•訓練事例に含まれるアフィリエイト ID の数をできるだ

け少なくなるようにする

リスト URL へのアウトリンクを持つスプログアンカーテキス

本論文では，この二通りの考え方に基づいた訓練事例の収集をト名詞句」とする．次に， w を「ブラックリスト URL へのアそれぞれ行い，検出性能の比較も行う．

ウトリンクを持つスプログアンカーテキスト名詞句」として，訓練事例に含まれるアフィリエイト ID の数ができるだけ多評価事例 t に対して以下の重みを算出し，評価事例 t に対するくなるようにした場合には，訓練事例収集のコストは最大にな「ブラックリスト URL へのアウトリンクを持つアンカーテキスる．この場合，訓練事例の収集を行う際には，全てのアフィリト名詞句素性」の値とする．

エイト ID を選択し，S 社については 72 個のアフィリエイト

logw



ID を，F 社については 56 個のアフィリエイト ID を，それぞAncf B(w, s) × Ancf B(w, t)

れらを含むブログサイトを各アフィリエイト ID について同数スプログ s程度ずつ選択し，500 サイト (各ホストあたり) を SVM におけ同様に，訓練事例中のスプログ全体の中での総出現頻度れ選択する．その後，全てのアフィリエイト ID について，そ訓練事例中のAncf W (w, s) が 2 以上であるものを選定し，「ホワイトリsるスプログの訓練事例とする．
一方，訓練事例に含まれるアフィリエイト ID の数ができるだけ少なくなるようにした場合には，訓練事例収集のコストはスト URL へのアウトリンクを持つスプログアンカーテキスト最小になる．この場合，訓練事例の収集を行う際には，より多名詞句」とする．次に， w を「ホワイトリスト URL へのアウ

くのブログサイトに含まれるアフィリエイト ID から順に選択トリンクを持つスプログアンカーテキスト名詞句」として，評し，S 社については 13 個のアフィリエイト ID を，F 社につい(a) スプログ検出性能(b) 非スプログ検出性能
図 4 スプログ・非スプログ検出性能 (S 社)(a) スプログ検出性能(b) 非スプログ検出性能
図5

スプログ・非スプログ検出性能 (F 社)ては 12 個のアフィリエイト ID を，それぞれ選択する．その社については 283 サイト，F 社については 268 サイトに対して，後，より多くのブログサイトに含まれるアフィリエイト ID を人手でスプログ/非スプログの判定を付与した．

含むブログサイトから順に，これらのアフィリエイト ID を含

6. 3 評価手順および評価尺度

むブログサイトを 500 サイト (各ホストあたり) を選択して，こスプログとして判定される事例に対する分離平面からの距離

れを SVM におけるスプログの訓練事例とする．
また，あらかじめ人手で判定した非スプログを 500 サイト用（注 4）意し，これを非スプログの訓練事例とした．の下限 LBDs について，分離平面からの距離が LBDs 以上となる評価事例に対して，スプログと判定した場合の再現率，適合率を測定する．そして，LBDs を変化させた場合の再現率，6. 2 評 価 事 例

適合率の推移を，S 社については図 4(a) に，F 社については

3. で収集したブログサイトは，S 社においては 48,183 サイト，

図 5(a) にプロットした．

F 社においては 60,977 サイトであった．これらのうち，10 以

また，非スプログについても同様に，非スプログとして判定

上のブログサイトから抽出されたアフィリエイト ID を含まず，される事例に対する分離平面からの距離の下限 LBDab についかつ，10 以上のブログサイトから抽出されたアフィリエイト IDて，分離平面からの距離が LBDab 以上となる評価事例に対しを含むスプログと HTML 構造が類似しない (MinDF > 0.15)て，非スプログと判定した場合の再現率，適合率を測定する．

ブログサイトは，S 社は 47,029 サイト，F 社は 59,982 サイト

そして，LBDab を変化させた場合の再現率，適合率の推移をとなった．このブログサイト集合を評価事例の候補集合とする

S 社については図 4(b) に，F 社については図 5(b) にプロット

事で，図 1 における領域「4」のスプログを対象として検出をした．

行う．

また，図 4，および，図 5 においては，訓練事例中のアフィこの候補集合のうち，分離平面からの距離が分散されるよう「訓練事リエイト ID 数をできるだけ多くした場合については，にスプログ側，非スプログ側の両方から評価事例を選択し，S例中のアフィリエイト ID 数をできるだけ多く」としてプロットし，訓練事例中のアフィリエイト ID 数をできるだけ少なく（注 4）：非スプログの収集の際に，本論文では無作為に収集を行なった．しかし，非スプログの作成者は一つしかブログを作成しないという考え方に基づいて，一つのブログサイトにのみ含まれるアフィリエイト ID を手がかりとして，非スプログの訓練事例をより簡単に収集する手法も考えられる．

した場合については，「訓練事例中のアフィリエイト ID 数をできるだけ少なく」としてプロットした．

6. 4 評 価 結 果
図 4，および，図 5 に示すように，訓練事例中のアフィリエ
イト ID 数をできるだけ多くした場合と，できるだけ少なくした場合を比較した時，再現率，適合率の推移はほぼ同等となった．これにより，アフィリエイト ID を用いて訓練事例を収集する際には，収集のコストを抑えるために訓練事例に含まれるアフィリエイト ID を少なくしても，検出の再現率や適合率に与える影響は少ないことが分かった．
また，図 4(a)，および，図 5(a) に示すように，スプログの検出において，S 社においては再現率約 35%以下の範囲で，F 社においては再現率約 60%以下の範囲で，90%を超える高い適合率となった．一方，非スプログの検出においては，図 4(b)，および，図 5(b) に示すように，S 社においては再現率約 17%以下の範囲で，F 社においては再現率約 15%以下の範囲で，90%を超える高い適合率となった．

6. 2 で示すように，今回の評価事例は図 1 における領域「4」を対象としている．これにより，HTML 構造の類似性，アフィリエイト ID のいずれによっても検出できないスプログに対して，高い適合率での検出を実現することができたことが示せる．
しかも，その適合率は，HTML 構造の類似性 [7] やアフィリエイト ID [5] の手がかりを単独で用いてスプログの検出を行なう場合とほぼ同等の高い適合率となった．

7. お わ り にアフィリエイト収入を得ることを目的とするスプログの検出タスクにおいて，これまで，HTML 構造の類似性やアフィリエイト ID を用いることにより，一定の範囲のスプログが検出できることが知られていた．これらの手法は単独で用いた場合の適用範囲が十分ではなく，両者の手がかりを併用する必要があった．これに対して，本論文では，HTML 構造の類似性，アフィリエイト ID のいずれによっても検出できないスプログに対して，SVM を適用することにより，高適合率の検出が可能であることを示した．
文

献[1] 福原知宏, 宇津呂武仁, 中川裕志, 武田英明. 複数の言語で記述されたブログ記事を対象とした言語横断型関心システム. 第 21 回
人工知能学会全国大会論文集, 2007.
[2] N. Glance, M. Hurst, and T. Tomokiyo. Blogpulse: Automated trend discovery for Weblogs. In Proc. Workshop
on the Weblogging Ecosystem: Aggregation, Analysis andDynamics, 2004.
[3] Z. Gyöngyi and H. Garcia-Molina. Web spam taxonomy. InProc. 1st AIRWeb, pp. 39–47, 2005.
[4] 石田和成. スパムブログの推定と抽出. 日本データベース学会
Letters, Vol. 6, No. 4, pp. 37–40, 2008.
[5] 石井聡一, 福原知宏, 増田英孝, 中川裕志. アフィリエイト ID を用いたスパムブログの分析. Web とデータベースに関するフォー
ラム (WebDB2010) 論文集. 情報処理学会, 2010.
[6] 片山太一, 森尻惇宜史, 石井聡一, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏. HTML 構造の類似性およびアフィリエイトを用いたスプログの分析. Web とデータベースに関するフォーラム (WebDB2010)論文集. 情報処理学会, November 2010.
[7] 片山太一, 芳中隆幸, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏. HTML構造を利用した類似スパムブログの収集. 第 2 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム—DEIM フォーラム— 論文集, 2010.
[8] P. Kolari, T. Finin, and A. Joshi. SVMs for the Blogosphere:
Blog identiﬁcation and Splog detection. In Proc. 2006 AAAI
Spring Symp. Computational Approaches to Analyzing Weblogs, pp. 92–99, 2006.
[9] P. Kolari, T. Finin, and A. Joshi. Spam in blogs and social
media. In Tutorial at ICWSM, 2007.
[10] P. Kolari, A. Joshi, and T. Finin. Characterizing the splogosphere. In Proc. 3rd Workshop on the Weblogging Ecosystem: Aggregation, Analysis and Dynamics, 2006.
[11] Y.-R. Lin, H. Sundaram, Y. Chi, J. Tatemura, and B. L.
Tseng. Splog detection using self-similarity analysis on blog
temporal dynamics. In Proc. 3rd AIRWeb, pp. 1–8, 2007.
[12] C. Macdonald and I. Ounis. The TREC Blogs06 collection: Creating and analysing a blog test collection. Technical
Report TR-2006-224, University of Glasgow, Department ofComputing Science, 2006.
[13] G. Mishne, D. Carmel, and R. Lempel. Blocking blog spamwith language model disagreement. In Proc. 1st AIRWeb,2005.
[14] Y. Sato, T. Utsuro, T. Fukuhara, Y. Kawada, Y. Murakami, H. Nakagawa, and N. Kando. Analyzing features ofJapanese splogs and characteristics of keywords. In Proc.
4th AIRWeb, pp. 33–40, 2008.
[15] S. Tong and D. Koller. Support vector machine active learning with applications to text classiﬁcation. In Proc. 17thICML, pp. 999–1006, 2000.
[16] V. N. Vapnik.
Statistical Learning Theory.
WileyInterscience, 1998.
[17] Y.M. Wang, M. Ma, Y. Niu, and H. Chen. Spam doublefunnel: Connecting web spammers with advertisers,. InProc. 16th WWW, pp. 291–300, 2007.
[18] 吉田光男, 山本幹雄. 教師情報を必要としないニュースページ群からのコンテンツ自動抽出. 日本データベース学会論文誌,
Vol. 8, No. 1, pp. 29–34, 2009.