소셜 네트웍의 확산을 통한 다양한 서비스들은 새로운 비즈니스 모델의 형성이라는 긍정적인 측면이 있는 반면에, 개인정보 누출이나 스팸과 같이 부정적인 측면도 등장하고 있다. 현재 스팸을 차단하기 위해 스팸 방지 가이드라인, 스팸 단어 검색에 의한 스팸 메시지 차단 등 많은 방법 및 연구들이 논의 되어 왔다. 하지만, 기존의 차수 및 지역 군집화 계수를 활용한 방법은 스팸이 아닌 정점을 스팸으로 간주 하는 오류를 양산하고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하고자 그래프 이론 관점에서 구조적 특성의 하나인 순환을 활용하여 스팸 정점을 특정화하는 새로운 방법을 제안하고 실험에서 그 효과를 입증하였다.
Prodigious explosion of social network services may trigger new business models, there trails, however, negative aspects such as personal information spill or spamming as much. Amongst conventional spam detection approaches, the studies based on Node Degrees or Local Clustering Coefficient have been sacrificed false negative results so that normal nodes can be specified as spammer ones. In this paper, we propose a novel approach by applying the cycle structure in the social networks, and which demonstrates the advantages of our work in the experiment.
