Детальная информация

Усманов, Максим Далерович. Интеллектуальная система распознавания аномальных учетных записей пользователей соцсети «ВКонтакте» на основе моделей машинного обучения [Электронный ресурс]: магистерская диссертация: 09.04.04 / М. Д. Усманов; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. П. Д. Дробинцев. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,12 МБ). — Санкт-Петербург, 2017. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-2128.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-2128>.

Дата создания записи: 13.07.2017

Тематика: Интернет; Вычислительные сети; машинное обучение; социальные сети; микросервисы; интеллектуальные системы; веб-приложения

УДК: 004.738.5(043.3)

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (1,1 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе исследуются подходы распознавания аномальных пользователей социальных сетей. Целью работы является разработка обучаемой интеллектуальной системы на языке Java, использующей алгоритмы машинного обучения для автоматического определения аномальных пользователей соцсети «ВКонтакте» на основе общедоступных сведений о проверяемом пользователе. Система обучается заранее «учителем» с помощью обучающей выборки. При построении обучающей выборки высчитываются атрибуты только на основании данных, зависящих от социальной активности исследуемого профиля: отношение к общему числу друзей таких показателей, как «подписчики», количество удаленных профилей среди друзей, среднее количество отметок «мне нравится» и др. Некоторые атрибуты высчитываются на основе анализа семантической сети связей между друзьями и друзьями друзей исследуемого пользователя. К обучающей выборке применяются наивный байесовский классификатор, решающее дерево, метод опорных векторов, которые реализованы в open source библиотеке Weka, и вызываются через Java API. Научная новизна работы заключается в предложенном подходе формирования описанных атрибутов. Решение превосходит по эффективности все автоматизируемые решения, использующие общедоступные данные.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 359
За последние 30 дней: 5
Подробная статистика