ABSTRACT Att upptäcka icke-mänsklig aktivitet i sociala nätverk har blivit ett område av stort intresse för både näringsliv och akademi. I detta sammanhang är att få en hög detektionsnoggrannhet inte den enda önskade kvaliteten; experter på applikationsområdet skulle också vilja ha en förståelig modell, med vilken man kan förklara ett beslut. En förklarande beslutsmodell kan hjälpa experter att överväga till exempel att vidta rättsliga åtgärder mot ett konto som har visat kränkande beteende, eller förvarna en kontoinnehavare om misstänkt aktivitet. I detta papper ska vi använda en mönsterbaserad klassificeringsmekanism för social bot upptäckt, särskilt för Twitter. Dessutom kommer vi att införa en ny funktionsmodell för social bot upptäckt, som utökar (en del av) en befintlig modell med funktioner utanför Twitter kontoanvändning och tweet innehåll känsla analys. Utifrån våra experimentella resultat ska vi se att vår mekanism överträffar andra, toppmoderna klassificeringar, inte baserade på mönster, och att vår funktionsmodell ger bättre klassificeringsresultat än andra som redovisas i litteraturen. INDEX TERMS Kontrastmönster, botdetektion, övervakad klassificering, sociala nätverk.
Loyola-González m.fl. REF använde en mönsterbaserad klassificeringsmekanism för social bot-detektion speciellt för Twitter och införde en ny funktionsmodell för social bot-detektion som delvis utvidgade en befintlig modell med funktioner baserade på Twitter-kontoanvändning och en tweet-innehållsanalys.
Contrast Pattern-Based Classification for Bot Detection on Twitter
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}