Hur kan webbtjänster som är beroende av användargenererat innehåll urskilja falska sociala engagemang aktiviteter av spammare från legitima sådana? I detta dokument fokuserar vi på den sociala webbplatsen för YouTube och problemet med att identifiera dåliga aktörer som postar oorganiskt innehåll och ökar antalet sociala engagemangsmått. Vi föreslår en effektiv metod, Leas (Local Expansion at Scale), och visar hur falska engagemang aktiviteter på YouTube kan spåras över tid genom att analysera temporal graf baserat på engagemang beteendemönster mellan användare och YouTube-videor. Med domänkunskapen av spammerfrön formulerar och tar vi itu med problemet på ett halvövervakat sätt - med målet att söka efter individer som har liknande beteendemönster som de kända fröna - baserat på en grafspridningsprocess via lokal spektral subrymd. Vi erbjuder en snabb, skalbar MapReduce-distribution anpassad från den lokaliserade spektralklustreringsalgoritmen. Vi visar effektiviteten i vår distribution på Google genom att uppnå en manuell granskning noggrannhet på 98% på YouTube Kommentarer diagram i praktiken. Jämfört med den toppmoderna algoritmen CopyCatch uppnår Leas i genomsnitt 10 gånger snabbare körtid. Leas är nu aktivt i användning på Google, söker efter dagliga vilseledande metoder på YouTube engagemang graf sträcker sig över en miljard användare.
Fake Engagemang:. Ur denna synvinkel, Författare i REF, fokusera på den sociala webbplatsen för YouTube och problemet med att identifiera dåliga aktörer som postar oorganiskt innehåll och blåsa upp antalet sociala engagemangsmått.
In a World That Counts: Clustering and Detecting Fake Social Engagement at Scale
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}