تشخیص هرزنگار در شبکه اجتماعی یوتیوب با استفاده از ویژگی های توپولوژیکی و محتوایی
Publish place: Third International Conference on Web research
Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 639
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IRANWEB03_042
تاریخ نمایه سازی: 29 مهر 1396
Abstract:
امروزه سیستم های جستجو بلادرنگ و انواع مختلف ابزار کاووش در حال ظهور به مردم اجازه پیگیری اخبار و حواشی و غیره را در شبکه های اجتماعی می دهند. از نقطه نظر محبوبیت می توان به شبکه ی اجتماعی یوتیوب به عنوان یک مکانیزم به منظور سهولت در انتشار اخبار ویدیویی اشاره کرد، اما این سرویس فرصتی را برای اشکال جدید و متفاوتی از هرزنامه ها ایجاد می کند. در این مقاله به تشخیص و شناسایی گره های هرزنگار در گراف شبکه ی یوتیوب با استفاده از روش طبقه بندی پرداخته می شود و قصد براین است تا با استخراج ویژگی های مناسب ساختاری و توپولوژیک گراف شبکه و همچنین ویژگی های محتوایی پیام های ارسالی به شناسایی هرزنگاران با استفاده از یک روش طبقه بندی مناسب پرداخته شود. تعدادی ویژگی مرتبط با محتوای ارسالی توسط کاربر، رفتار کاربر در شبکه و همچنین ویژگی های مبتنی بر توپولوژی گراف شبکه درنظر گرفته شده است، که می توان از این ویژگی ها به صورت بالقوه برای تشخیص هرزنگاران استفاده کرد. سپس با استفاده از معیار اطلاعات متقابل از بین آنها پراهمیت ترین ویژگی ها شناسایی شده اند. نهایتا با بکارگیری این ویژگی ها به کمک الگوریتم جنگل تصادفی مدلی برای تشخیص هرزنگاران ارایه شده است. نتایج آزمایش ها بیانگر این است که این روش موفق به شناسایی درصد بالایی از هرزنگاران شده است.
Keywords:
Authors
پریسا محمدی
دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران شمال
مریم امیرحایری
استادیار، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر