Identifying Automatic Posting Systems in Microblogs

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2011

Autores

laboreiro, g (Autor) Outra; sarmento, l (Autor) Outra; oliveira, e (Autor) FEUP

Ata de Conferência Internacional

Título: PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Páginas: 634-648

15th Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA 2011)

Lisbon, PORTUGAL, OCT 10-13, 2011

Indexação

ISI Web of Knowledge - 2 Citações

Scopus - 2 Citações

Classificação Científica

FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação

Outras Informações

ID Authenticus: P-002-VZ1

DOI: 10.1007/978-3-642-24769-9_46

Abstract (EN): In this paper we study the problem of identifying systems that automatically inject non-personal messages in micro-blogging message streams; thus potentially biasing results of certain information extraction procedures, such as opinion-mining and trend analysis. We also study several classes of features, namely features based on the time of posting, the client used to post, the presence of links, the user interaction and the writing style. This last class of features, that we introduce here for the first time; is proved to be a top performer, achieving accuracy near the 90%, on par with the best features previously used for this task.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 15