Det snabbt växande sociala nätverket Twitter har infiltrerats av stora mängder skräppost. I det här dokumentet föreslås ett system för att upptäcka skräppost för att identifiera misstänkta användare på Twitter. En riktad social graf modell föreslås för att utforska "följare" och "vän" relationer bland Twitter. Baserat på Twitters spampolicy föreslås också nya innehållsbaserade funktioner och grafbaserade funktioner för att underlätta skräppostdetektering. En webb krypare utvecklas beroende på API-metoder som tillhandahålls av Twitter. Omkring 25K-användare, 500K-tweets och 49M-följare/vänrelationer samlas in från allmänt tillgängliga data på Twitter. Bayesian klassificeringsalgoritm tillämpas för att skilja misstänkta beteenden från normala. Jag analyserar datamängden och utvärderar detektionssystemets prestanda. Klassiska utvärderingsmått används för att jämföra prestandan hos olika traditionella klassificeringsmetoder. Experimentella resultat visar att Bayesian Classifier har den bästa övergripande prestandan i termer av F-mått. Den utbildade klassificeringen tillämpas också på hela datamängden. Resultatet visar att skräppostdetekteringssystemet kan uppnå 89% precision.
Wang REF introducerar nya innehållsbaserade funktioner och grafbaserade funktioner för att underlätta skräppostdetektering.
Don't follow me: Spam detection in Twitter
{'venue': '2010 International Conference on Security and Cryptography (SECRYPT)', 'journal': '2010 International Conference on Security and Cryptography (SECRYPT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}