แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Spam article detection on social media platform using deep learning : enhancing content integrity and user experience

Organization : Chulalongkorn University. Faculty of Engineering
Email : 6370228821@student.chula.ac.th

Organization : Chulalongkorn University. Faculty of Engineering
Email : pittipol.k@chula.ac.th
LCSH: Spam (Electronic mail)
LCSH: Spam filtering (Electronic mail)
LCSH: Deep learning (Machine learning)
LCSH: Content analysis (Communication)
LCSH: Online social networks
LCSH: Internet fraud
Abstract: In the digital age, the widespread use of online social media corresponds with a rise in spam. These messages often appear as forceful ads, sales offer, gambling promotions, or repetitive chain messages, and they compromise users’ experiences and the overall communication quality on these platforms. Various strategies have been developed to tackle this problem. Some strategies involve human reviewers, which is a straightforward yet time-consuming method. Others utilize advanced techniques like machine and deep learning. Even though a substantial amount of research has applied these methods to English-based spam, studies focusing on Thai language spam are limited. Given this context, our study seeks to develop tools based on machine and deep learning techniques to identify and classify Thai spam content effectively. The central goal of our research is to compare these techniques and determine the most effective model for classifying Thai spam content
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2025-03-03
Issued: 2025-03-03
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology Thonburi. The 13th International Conference on Advances in Information Technology (IAIT 2023) (Article 5). Bangkok : King Mongkut's University of Technology Thonburi
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 IAIT 2023 Article 5.pdf 594.47 KB
ใช้เวลา
0.017624 วินาที

Panuwat Chiawchansilp
Title Contributor Type
Spam article detection on social media platform using deep learning : enhancing content integrity and user experience
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Panuwat Chiawchansilp;Pittipol Kantavat

บทความ/Article
Pittipol Kantavat
Title Contributor Type
Spam article detection on social media platform using deep learning : enhancing content integrity and user experience
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Panuwat Chiawchansilp;Pittipol Kantavat

บทความ/Article
Article feed recommendation system for Thai social media application using article context based on deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pannawit Athipatcharawat;Dhata Muangrux;Ekapol Chuangsuwanich;Pittipol Kantavat

บทความ/Article
Automated stock trading system using technical analysis and deep learning models
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Weerapat Buachuen;Pittipol Kantavat

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 82
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 9,347
รวม 9,429 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 820,093 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,360 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 270 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 55 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 27 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 10 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
รวม 821,823 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.187