Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Tyrimai Tarptautinis žiniatinklio bendruomenių žurnalas pristato naują ir tikslų metodą, kaip atpažinti nenormalius vartotojus socialiniuose tinkluose, nagrinėjant kelias vartotojų elgesio ypatybes vienu metu. Pasinaudojęs įvairių socialinių tinklų API (išplėstinėmis programavimo sąsajomis), Jian Xie iš Fuyang Normal universiteto Fuyang (Kinija) švietimo koledžo sugebėjo surinkti išsamius duomenis apie vartotojus, įskaitant išsamią informaciją apie jų paskyras, jų skelbiamą turinį. ir konkrečius jų elgesio būdus.
Šių duomenų analizė leido jam priskirti atributų rinkinį vartotojams. Taikydamas atributų mažinimą, jis galėtų pašalinti visas perteklines funkcijas ir taip sukurti tikslinį atributų funkcijų rinkinį, kuriuo būtų galima analizuoti įtartinas paskyras.
Tada Xie panaudojo asimiliuotus duomenis, kad išmokytų XGBoost modelį, galingą mašininio mokymosi algoritmą, kad sukurtų labai objektyvią funkciją, galinčią greitai pažymėti neįprastą elgesį socialiniame tinkle. Xie sugebėjo identifikuoti neįprastus vartotojus 95 % tikslumu, o to pakanka, kad sistemos administratoriai būtų įspėti apie bet kokias numanomas problemas, kurias vėliau būtų galima išnagrinėti rankiniu būdu ir imtis veiksmų, pavyzdžiui, užblokuoti kenkėjiškus vartotojus. Pasiektas klaidų lygis buvo mažas, kaip ir greitis, kuriuo buvo galima atpažinti neįprastus vartotojus per sekundės dalis. Xie metodas yra greitesnis ir tikslesnis nei ankstesni metodai, kuriuos jis pažymi savo darbe.
Išvados turi įtakos socialiniams tinklams, kur nenormalių vartotojų, nesvarbu, ar tai kenkėjiškos trečiosios šalys, troliai, šiukšlių siuntėjai, priekabiautojai, dezinformacijos paskyros, netikros paskyros, užgrobti naudotojų vardai ar robotai, identifikavimas atlieka svarbų vaidmenį užtikrinant teisėtų vartotojų saugumą. ir apsaugoti bendrą skaitmeninės bendruomenės vientisumą.
„Šis metodas pasižymi dideliu funkcijų ištraukimo tikslumu, mažu identifikavimo klaidų lygiu ir trumpu nenormalių vartotojų identifikavimo laiku socialiniuose tinkluose“, – daro išvadą Xie. Jis teigia, kad toks požiūris galėtų padėti pagrindus kuriant galingą socialinio tinklo saugumo politiką.
Daugiau informacijos: Jian Xie, tikslus nenormalių vartotojų socialiniame tinkle identifikavimo metodas, pagrįstas daugiamatėmis savybėmis, Tarptautinis žiniatinklio bendruomenių žurnalas (2023). DOI: 10.1504 / IJWBC.2023.131386
Citata: Nukrypimų nuo normos aptikimas socialiniuose tinkluose (2023 m. birželio 14 d.), gautas 2023 m. birželio 14 d. iš https://techxplore.com/news/2023-06-deviators-norm-social-networks.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
