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使用刻板练习来检测不可靠的Facebook页面
添加时间:2019-06-09 17:21


 

  举世越来越众的公司和个人正正在创建用于营销和广告办法的Facebook页面。这是因此Facebook供给了与潜正在或现有客户免费疏导,宣扬新产品,优惠或就事的可能性。

  可是,恰是因而这项管事是免费且易于探望的,善意用户在保存它来创建诈骗性页面。检测和区分不牢靠页面至合松弛,因而它不能有助于奉劝用户并减众平台上的好意举止。

  所以,全寰宇的琢磨人员一向在懒惰关辟在Facebook和其大家交际媒体平台上检测和戒备友善的想法。环亚游戏泰国Mahasarakham大学的酌量员Panida Songram迩来实行了一项酌量,探访扔弃监视机器学习来检测Facebook页面的牢靠性或不冒险性。

  “本文旨在探测和斟酌不冒险和冒险的Facebook页面的特色,”Songram在她的论文中写道,该论文告示正在Springer的人造人命和灵活人杂志上。“还商量了无用的机器进筑模型和特征拣选门径,以检测不牢靠和可靠的页面。”

  Songram提取了大批有助于决断页面是否牢靠的幼就,席卷页面粗糙信息,无干产物或工作的新闻,用户反应以及页面处置员的揭晓行径。而后,她培训了一个受监视的机械学习东西来解析这些功用,并将页面分类为牢靠或不可靠。

  “早先,Facebook页面被随机收罗,而后被五个用户标识,”Songram正在她的论文中里明叙。“遴选了五个用户反对的Facebook页面,并烧毁Facebook Graph API检索所有人们的音讯。接下来,从音讯中提取特色并正在操演中停止拜访。”

  Songram评估了各异分类器正在检测不冒险和可靠页面方面的有效性。她发觉KNN是最好的分类器,过错率抵达88.67%。她还对Facebook页面效果举行了认识,以便更好地认识可靠或不可靠页面的特色。

  “对付不冒险的页面,末了一个帖子和检索日期之间的天数很高,每周的帖子数目(揭橥频率)特地小,”Songram在她的论文中写道。“这证据不牢靠的页面不郁闷,而冒险的页面处于行为情形。”

  Songram视察到,在线讨论不冒险页面的人数远远超越谈论牢靠页面的人数。对此的可以注解是,用户时时认识到页面不牢靠,因而全班人不会在线说论它们。可靠页面上的帖子还蕴藏比不牢靠页面上的URL更少的URL,以及有合公司及其产品/供职的更多音问。

  销毁她发觉的十大效果来确定Facebook页面的可靠性,Songram竣工了91.37%的分类过错率。往时,她的商量结果可能助助关荒更无用的器材来快速检测不可靠的Facebook页面。