В работе предлагается классификация учетных записей пользователей в социальной сети Twitter на основе анализа их поведения. В качестве классификаторов применяются RandomForest, Naive Bayes и другие. Исследованы поведенческие стратегии реальных людей и ботов. Разработана программная реализация системы сбора и обработки данных об учетных записях с применением Twitter API и библиотек языка Python. Применяется метод «мешка слов» для улучшения классификации. Проведена оценка эффективности и качества полученной классификации.

The paper proposes a classification of user accounts in the social network Twitter based on an analysis of their behavior. RandomForest, Naive Bayes and others are used as classifiers. Behavioral strategies of real people, as well as bots, are investigated. A software implementation of a system for collecting and processing account data using the Twitter API and Python libraries has been developed. The “bag of words” method is used to improve the classification. An assessment of the effectiveness and quality of the resulting classification.