%0 Journal Article
%T An¨¢lise de desempenho de redes neurais artificiais para classifica  o autom¨¢tica de web spam
%A Renato M. Silva
%A Tiago A. Almeida
%A Akebo Yamakami
%J Revista Brasileira de Computa£¿£¿o Aplicada
%D 2012
%I Universidade de Passo Fundo (UPF)
%R 10.5335/rbca.2012.2195
%X Com o crescente aumento do volume de informa  es dispon¨ªveis na web, as m¨¢quinas de busca tornam-se cada vez mais necess¨¢rias no dia-a-dia dos usu¨¢rios da Internet. Entretanto, pessoas mal intencionadas veem esse fen meno como uma oportunidade para obter lucro e, como consequ¨ºncia, um problema conhecido como web spam vem se tornando cada vez mais frequente na vida dos usu¨¢rios da Internet, provocando preju¨ªzos pessoais e econ micos. Diversas t¨¦cnicas v¨ºm sendo propostas para detec  o autom¨¢tica de web spam, por¨¦m a alta capacidade de aperfei oamento dos mecanismos empregados pelos spammers exige que os m¨¦todos de classifica  o sejam cada vez mais gen¨¦ricos e eficientes. T¨¦cnicas bastante conhecidas que possuem tais caracter¨ªsticas s o as redes neurais artificiais que, curiosamente, at¨¦ o momento n o foram avaliadas para classifica  o de web spam. Diante desse cen¨¢rio desafiador, esse trabalho apresenta a an¨¢lise de desempenho de redes neurais artificiais Perceptron de m¨²ltiplas camadas empregadas para combater tal problema.
%K Web Spam
%K Redes Neurais Artificiais
%K Aprendizagem de M¨¢quina
%U http://www.upf.br/seer/index.php/rbca/article/view/2195