Abstrakt. Allt eftersom företag i allt högre grad förlitar sig på sociala nätverkssajter för att engagera sig med sina kunder, är det viktigt att förstå och motverka manipulation av rykte, bland annat genom att på ett bedrägligt sätt öka antalet Facebook-sidor som använder sig av liknande jordbruk. I detta syfte har flera algoritmer för upptäckt av bedrägerier föreslagits och vissa har satts in av Facebook som använder grafsammanslagning för att skilja mellan äkta like och de som genereras av jordbrukskontrollerade profiler. Men som vi visar i denna tidning, dessa verktyg fungerar inte bra med smyga gårdar vars användare sprider likes över längre timepans och som populära sidor, syftar till att härma vanliga användare. Vi presenterar en empirisk analys av de grafbaserade detektionsverktyg som används av Facebook och belyser deras brister mot mer sofistikerade gårdar. Därefter fokuserar vi på att karakterisera innehåll som genereras av sociala nätverk konton på deras tidslinjer, som en indikator på äkta kontra falsk social aktivitet. Vi analyserar ett brett utbud av funktioner som extraheras från tidslinje inlägg, som vi grupperar in i två huvudklasser: lexical och non-lexical. Vi postulerar och verifierar att som jordbrukskonton tenderar att ofta dela innehåll, använda färre ord och sämre ordförråd, och oftare generera dubbletter kommentarer och gillar jämfört med normala användare. Vi extraherar relevanta lexiska och icke-lexiska funktioner och använder dem för att bygga en klassificering för att upptäcka liknande jordbrukskonton, uppnå betydligt högre noggrannhet, nämligen, minst 99% precision och 93% återkallande.
I artikeln REF bedrägligt öka antalet Facebook-sida gillar att använda som gårdar togs upp.
Combating Fraud in Online Social Networks: Detecting Stealthy Facebook Like Farms
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Social and Information Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}