ISSN 1998-0663 (print), English version: ISSN 2587-814X (print), |
Кузьмин В. Н.1, Менисов А. Б.1, Шастун И. А.1Методический подход к выявлению ботов в социальных сетях на основе специального объединения классификаторов
2020.
№ 3 Vol.14.
С. 54–66
[содержание номера]
В настоящее время применение ботов – автоматизированных учетных записей в социальных сетях, управляемых программным обеспечением, но замаскированных под обычных пользователей, имеет серьезные последствия. Например, боты использовались для влияния на политические выборы, искажения информации в сети Интернет и манипуляции стоимостью акций на фондовой бирже. Выявлением таких аккаунтов занимаются многие научные коллективы, к направлениям исследований которых относится применение методов машинного обучения. Однако практические результаты выявления ботов в социальных сетях свидетельствуют о наличии существенных ограничений, так как используемый методический инструментарий обладает языковой ограниченностью и неэффективной критериальной базой определения ботов. В статье представлен методический подход к разработке универсального классификатора аккаунтов социальной сети, направленный на совершенствование способов противодействия ботам и позволяющий минимизировать средний риск ошибки выявления ботов. В основу формирования универсального классификатора аккаунтов социальных сетей положено использование ансамбля классификаторов, объединенных по критерию адаптации к исходным данным и дисперсии результатов каждой модели разрабатываемого ансамбля. Основными результатами, полученными авторами, являются предложенная система критериев выявления ботов и подход к преобразованию категориальных (номинальных) признаков для формирования специального ансамбля классификаторов. Практическое применение ансамбля моделей повысило результативность выявления ботов в сравнении с другими подходами.
Библиографическое описание:
Кузьмин В.Н., Менисов А.Б., Шастун И.А. Методический подход к выявлению ботов в социальных сетях на основе специального объединения классификаторов // Бизнес-информатика. 2020. Т. 14. № 3. С. 54–66. DOI: 10.17323/2587-814X.2020.3.54.66
Ключевые слова:
выявление ботов;
социальные сети;
машинное обучение;
ансамбль моделей;
объединение классификаторов
|
|