Данная работа посвящена проектированию и реализации метода обнаружения виртуальных пользователей в социальной сети Вконтакте на основе статических и поведенческих признаков, а также на основе информации о социальном графе пользователя. В первой главе исследуется актуальность приложений данного типа в указанной сфере. Производится обзор существующих методов классификации. Во второй главе описан математический аппарат и проведен анализ применимости методов машинного обучения для достижения поставленной цели, рассмотрены метрики эффективности. Третья глава посвящена реализации модели. По результатам практических исследований была произведена оценка работы классификаторов.

This work is devoted to the design and implementation of a method for detecting virtual users on the social network VKontakte based on static and behavioral characteristics, as well as on the basis of information about the user's social graph. The first chapter explores the relevance of this type of application in this area. A review of existing classification methods is carried out. The second chapter describes the mathematical apparatus and analyzes the applicability of machine learning methods to achieve the goal, metrics of efficiency are considered. The third chapter is devoted to the implementation of the model. Based on the results of practical research, the performance of classifiers was evaluated.