Abstract-Twitter är en av de mest populära källorna för att sprida nyheter och propaganda i den arabiska regionen. Spammare skapar nu missbrukskonton för att distribuera vuxeninnehåll i arabiska tweets, vilket är förbjudet enligt arabiska normer och kulturer. Arabiska regeringar står inför en enorm utmaning att upptäcka dessa konton. Detta papper utvärderar olika maskininlärning algoritmer för att upptäcka missbruk konton med arabiska tweets, med Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) och Decision Tree (J48) klassificerare. Vi känner inte till en annan uppsättning uppgifter om missbruk med arabiska tweets, och detta är den första studien för att undersöka denna fråga. Datauppsättningen för denna analys samlades in baserat på de fem bästa arabiska svärorden. Resultaten visar att Naïve Bayes (NB) klassificering med 10 tweets och 100 funktioner har den bästa prestandan med 90% noggrannhet. Index Terms-arabisk textklassificering, maskininlärning, pornografisk skräppost, missbruk av sociala nätverk. Twitter är en mikrobloggare där användare komponerar meddelanden med högst 140 tecken. Dessa meddelanden kallas tweets, och kan innehålla text, bilder, videor eller hyperlänkar. Användarnamnen i Twitter börjar med ett prefix (@). Twitter-användare skapar sina sociala nätverk genom följare och följande relationer. Tweets kommer att publiceras på användaren och följarnas tidslinjer och kan hittas av Twitters sökmotor. Tweets kan vidarebefordras till användarens anhängare genom att klicka på -Retweet. Samtidigt kan tweet spelas upp igen genom att inkludera användarnamnet prefixed by @ i tweeten. Tweets ämnen kan indexeras med hashtaggar för varje ämne. Alla hashtaggar i Twitter föregås av hashsymbolen (#) och kan även sökas via Twitters sökmotor. Sedan 2011 arabiska våren har antalet Twitter-användare i arabiska nationer ökat. Twitter har registrerat fem miljoner aktiva användare i arabländer, som skickar i genomsnitt 17 miljoner tweets per dag. Twitter, liksom andra sociala medier, är ett populärt medium för att sprida nyheter och propaganda Följaktligen utnyttjar spammare Twitter popularitet i Mellanöstern för att sprida skadligt innehåll. Dessa mal-actors har öppnat upp Twitter-konton för att starta spammingkampanjer riktade mot arabiska talare i de 22 länderna i Mellanöstern. Några av de arabiska nationerna har försökt, men misslyckats, att censurera Internettrafiken för att blockera skadliga webbadresser och innehåll från missbruk av sociala medier konton. Dessa försök har misslyckats eftersom verktyg för att upptäcka skräppost som utbildats i det engelska språket håller på att implementeras Manuscript mottaget den 12 mars 2015; reviderad den 9 juni 2015. Författarna är vid avdelningen för datavetenskap, George Mason University, Fairfax, VA 22030 USA (e-post: eabozina@gmu.edu, ambaziir@gmu.edu, jjonesu@gmu.edu). om arabisk skräppost [4], [5]. Spammare utnyttjar detta kryphål för att lansera framgångsrika spamkampanjer. Under tiden har antalet otillåtna konton ökat med tiden genom att man utnyttjat enkelheten i att använda e-post som en verifieringsmekanism för att skapa konton på Twitter. Användarna av dessa konton utnyttjar detta kryphål för att förbli anonyma medan de postar otillåtet innehåll. Dessa berättelser använder svordomar, svordomar, förolämpande ord, trakasserier, barnpornografi och utnyttjande. De flesta av dessa tweets skapas med slang, felstavade ord, eller kombinera olika ord till ett ord för att vara odetekterbara och kringgå internet censur mekanismer. Mycket forskning har gjorts om datautvinning och maskininlärning på engelska corpus [6]- [8], men lite forskning har gjorts om arabisk text främst på grund av dess morfologiska komplexitet och begränsade tillgänglighet av programvara som är kompatibel med det arabiska språket. Även arabiska ord har olika betydelser och stavningar, strukturen av arabiska meningar skiljer sig från engelska, bokstäverna på arabiska har olika former baserat på bokstavens placering i ordet, och ord på arabiska är antingen maskulina eller feminina, och kommer i tre olika format: singular, dubbla eller plural. Baserat på vår kunskap, det finns ingen forskning som har gjorts om att upptäcka missbruk konton med arabiska tweets. Arabiska nationer står inför utmaningar när det gäller att upptäcka missbrukande konton och skräppost i arabiska tweets. Den senaste tekniken för de nuvarande censursystem som införts i arabiska nationer är användningen av nyckelordslistor för att identifiera missbrukskonton [9]. I den här artikeln fokuserar vi på att klassificera innehållet i otillåtna konton med arabiska tweets med hjälp av maskininlärningsalgoritmer. Vi jämför resultatet av tre välkända klassificeringar på vår arabiska corpus, nämligen: Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) och Decision Tree (J48). Efter att ha valt den bästa klassificeringen för att upptäcka missbrukskonton med arabiska tweets, hittar vi det minsta antalet tweets och funktioner som kan ge de bästa resultaten med kort indexering. Jämförande, mycket forskning har gjorts om att upptäcka spammare i det engelska språket utan att ägna uppmärksamhet åt att bestämma det minsta antalet tweets som ger ungefär samma resultat. Sammanfattningsvis gör vår tidning följande inlägg:  och vi presenterar den första datauppsättningen för otillåtna konton med arabiska tweets, finner att otillåtna konton använder mer än tre hashtaggar i sina tweets, de tweet oftare än legitima användare, använder förolämpande ord, använder slang, och inte använder svartlistade webbadresser. Vi rebehandlar denna påse med ord genom att ta bort sekvensen av bokstäver i stället för att dra tillbaka, hitta att de flesta av orden är slang och ta bort sekvensen av bokstäver identifierar varje ord unikt och minskar ordet indexering. Vi fann effektiviteten i att identifiera tre uppsättningar funktioner som är baserade på tweets, profilinnehåll, och tweets har en bättre prestanda än större och mindre mängder. Vi utvärderar resultaten från tre olika maskininlärningsalgoritmer som nämns ovan; vi hittade Naïve Bayes klassificerare för att producera det bästa resultatet. Resten av tidningen är organiserad enligt följande: Avsnitt II diskuterar bakgrunden och relaterade arbeten. I avsnitt III beskrivs uppgifterna och hur datasetet har konstruerats. I avsnitt IV beskrivs de egenskaper som används i datasetet, i avsnitt V beskrivs klassificeringsmetoderna, medan avsnitt VI innehåller en utvärdering av resultaten. I avsnitt VII presenteras slutligen slutsatserna och det framtida arbetet för denna studie. Twitter är en populär mikrobloggare sociala medier i den arabiska regionen. Med över 5 miljoner aktiva användare är de tre främsta tweetingländerna sedan mars 2014 Saudiarabien, Egypten och Kuwait med 40 %, 17 % respektive 10 % av alla arabländer [10]. I detta avsnitt presenterar vi motivation och bakgrund i samband med upptäckt av missbruk av konton i arabiska tweets. Först presenterar vi begrepp om arabiska tweets och sedan diskuterar vi flera mekanismer för att upptäcka skräppost baserat på engelska tweets. Vi går också igenom litteratur om maskininlärningsmetoder för att klassificera en arabisk corpus. Arabiska är ett språk med 28 bokstäver där varje bokstav har en mängd olika former när det kommer i början, mitten eller i slutet av ett ord. Den arabiska skriftens riktning är från höger till vänster, jämfört med andra språk som använder det engelska alfabetet. Arabisk grammatik använder också accentsymboler för att stressa uttalet och ordens innebörd. Andra former av språket är arabiska slang som varierar mellan åldersgrupp och plats i Mellanöstern. Även om Slang är en form av muntlig och kort skriftlig kommunikation, följer han inte grammatiska regler som är typiska för det arabiska språket. Vissa regeringar i Mellanöstern har utfärdat riktlinjer för offentliga och statliga myndigheters antagande och användning av sociala medier [11]. Men spammare har stoltserat med dessa riktlinjer genom att skapa Twitter-konton med skräppost som innehåller svordomar, svordomar, främjande av barnpornografi och utnyttjande, trakasserande och svordomar. Brottslingar utnyttjar de svaga mekanismerna för att upptäcka skräppost för att skicka skräppost till arabiska användare. De ineffektiva mekanismerna för att upptäcka skräppost är beroende av vita listor och svarta listor [9]. Tidigare studier tillämpade maskininlärning på olika inlärningsproblem med hjälp av arabiska innehåll. Vissa forskare har undersökt dessa metoder för att klassificera arabiskt innehåll från webbplatser [12]. Till exempel, tekniker som viktning arabiska ord från webbplatser har använts för att förutsäga arabiska spammare på webbplatser. Andra studier [14] undersöker populariteten av trendiga arabiska nyheter istället för att fokusera på populariteten av ord genom att jämföra tre klassificeringsalgoritmer: Decision Tree, Naïve Bayes och regelbaserade klassificeringar för att hitta funktioner som ökar populariteten av de trendiga arabiska nyheterna i twitter. Funktionerna var indelade i två typer: yttre och inre. Externa funktioner inkluderar artikeln källa, webbplats och antalet tweets som innehåller artikeln URL, där de extraherar följande element från nyhetswebbplatsen: artikelkategori, källa, språk, och namngivna individer. De inre dragen var artikelns titel och beskrivning. De inre dragen var svaga och gav inte ett bra resultat på grund av komplexiteten i arabiska språket och det finns inga listor som finns för att indikera populariteten av ett ord. I [15] två klassificeringsalgoritmer används Naïve Bayes och Support Vector Machines för att klassificera saudiarabiskt tidningsinnehåll. Utvärderingen använder tre mätvärden: recall, precision och F1 och båda klassificeringarna registrerar goda resultat. I [16], Arabiska webbdata är indelad i fem kategorier, nämligen hälsa, företag, kultur, vetenskap och idrott. Klassificeringen baserades på en Naïve Bayes-klassificering och den genomsnittliga noggrannheten var 68,78 %. Detta resultat återspeglar utmaningarna för en Naïve Bayes klassificerare att lära sig från arabisk text och framgångsrikt förutsäga resultat. Dessutom använder [17] Naïve Bayes algoritm baserad på Chi square funktioner urvalsmetod och utvärdering baserad på att jämföra olika arabiska text kategoriseringar. Datan innehöll 1000 funktioner, men klassificeraren registrerade den bästa prestandan när datauppsättningen reducerades till 800 funktioner. Under [18] användes tre klassificeringar, Naïve Bayes, k-Nearest Neighbors (kNN) och distansbaserade klassificeringar för att kategorisera 1000 arabiska textkorpus-dokument i 10 kategorier. I denna studie, Naïve Bayes klassificerare överträffar de andra två klassificerare baserat på resultatet av återkallande, precision, felfrekvens, och nedfall åtgärder. Andra studier har utvärderat maskininlärning klassificeringar och byggt ramar för att ta itu med skräppost upptäckt. Till exempel [5] byggde ett ramverk för att upptäcka skräppost i arabiska åsikter om användarens feedback och kommentarer om webbinnehåll eller nyheter. Ramen har två kategorier och underkategorier. Den första kategorin är spammer och innehåller två underkategorier: hög nivå spammare och låg nivå spammare. Den andra kategorin är icke-spammer och innehåller tre underkategorier: positiva, neutrala och negativa. Användaren betraktas som en spammare om han eller hon använder en URL eller fem på varandra följande nummer. Så, om användaren använder en legitim URL för att förklara sina åsikter, kommer det att räknas som en spammer, och detta anses vara en nackdel för denna studie. Wahsheh et al., [4] använder Naïve Bayes och beslut träd algoritmer för att upptäcka den arabiska länk spam som syftar till att ha en högre rang i sökmotorer. Beslutsträdet hade bättre resultat i att upptäcka länken spam. De flesta av den arabiska länken spam använde många länkar på sin sida som pekar på samma destination. I Benevenuto m.fl. [6] spammare dra nytta av trender ämnen för att få sin tweet synlig och har en större chans att skapa mer trafik till deras skadliga URL. De är International Journal of Knowledge Engineering, Vol. Ett, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej 2, september 2015 114 spammer beteende [13]. Viktning av arabiska ord är ett försök att identifiera några av de mest populära ord som används av studerade egenskaper hos tweets och användarens beteende för att förutsäga spammare och icke-spammers som använder det främsta trendiga ämnet på sina tweets. Denna studie fokuserar på engelska språket trender ämnen och ignorerar andra språk. Utvärderingen genomfördes med hjälp av en Support Vector Machine (SVM) som upptäcker 70% av spammarna och 96% av icke-spammers. I [19] tweets är indelade i fem kategorier, nämligen: Nyheter, Event, Åsikter, erbjudanden och privata meddelanden. Denna kategorisering ger användaren förmånen att välja den kategori han eller hon är intresserad av istället för att bli överväldigad av rådata. Denna kategorisering baserades på åtta funktioner som extraherats från författarens profil och tweeten för att övervinna begränsningen av att använda Bag-of-words (BOW) metoden. Features innehåller författarinformation, närvaro av förkortade ord och slang, tidshändelser fraser, åsikter ord, betoning på ord, valuta och procenttecken, nämna i början av tweeten, och nämna i tweeten. Enbart de åtta funktionerna uppnår bättre resultat än BOW, men genom att kombinera dem tillsammans fick de mer exakta resultat. Så, BOW är mer användbart när du använder det med andra funktioner. I [20] spammers upptäcks som dra nytta av topptrenderande ämnen i twitter för att sprida skadliga länkar. Detektionsmekanismen bygger på att bygga en uppsättning av 12.000 funktioner i tweets och 500.000 funktioner på de tillhörande webbsidorna. Informationsvinster användes för att minska funktionerna och ha en mer exakt klassificeringsmått. Funktionerna i datasetet reducerades till 1000 funktioner och 5000 funktioner för tillhörande webbsidor med över 91% respektive 99%. Datauppsättningar med 100 och 1000 funktioner konstruerades och testades på tre klassificeringar: Naïve Bayes, C4.5 Decision Trees och Decision Stump. Klassificeringarna presterade bättre på 100 funktioner dataset jämfört med det med 1000 funktioner. En annan studie [22] fokuserar på att upptäcka svordomar i en nätgemenskap i stället för att upptäcka missbrukskonton. Den här studien använder ungefärligt strängelement för att upptäcka svordomar med speciella tecken och ersätta dessa tecken med motsvarande bokstav. Dessa tecken har använts för att kringgå filtreringsprocessen i online-gemenskaperna. I [23] beslut logik med fyra klassificerare används för att upptäcka läkemedels spammare på twitter. Studien visar förbättrade resultat genom att använda två uppsättningar ord istället för en uppsättning, där den första uppsättningen är den primära uppsättningen som innehåller alla ord av farmaceutiska produkter, och den andra uppsättningen är den sekundära uppsättningen som innehåller alla ord som är förknippade med läkemedelsprodukter, till exempel frakt, påfyllning, etc. Tabell I sammanfattar de datauppsättningar som används i denna studie. Uppgifterna för denna uppsats samlades in från 1 april 2014 - 30 juni 2014. När vi fokuserar på arabiska tweets, använde vi topp fem arabiska svärord som söker frön som returnerade de flesta tweets på arabiska språket. De sökande fröna plockades från en webbplats med en katalog av arabiska svärord [24]. I varje sökresultat valde vi de senaste 200 tweets. Från det totala resultatet fick vi 255 unika användare. För varje användare vi skrapade följaren, följande, profilinformation, och de senaste 50 tweets som inkluderar arabiska ord, engelska ord, siffror, tecken, hashes, nämner, och länkar, och vi gjorde samma sak för följaren och följande. Vi valde manuellt 500 konton, som vi manuellt märkt. Märkningsprocessen baserades på att kontrollera de senaste 50 tweets, profilbilder och hashtaggar. I detta urval betecknades hälften av fallen som missbrukskonton medan den andra hälften betecknades som icke-missbrukande. Vi normaliserade tweets med hjälp av följande steg:  på alla icke arabiska ord, symboler, togs bort  på alla siffror togs bort  och det finns några bokstäver som har ett liknande uttal, och leder till felstavningar för vissa människor. Till exempel är ett av de vanligaste felstavade orden [25] (tydligen = tydligen). För att unikt identifiera varje ord vi konverterar till... Vi tog bort alla stoppord genom att använda stoppordlistan i [26]. På grundval av den iakttagelse vi gjorde i de insamlade tweetsen, fann vi vanliga stavfel med hjälp av sekvenser av bokstäver i arabiska ord utom namnet på Gud (Allah- på.Som visas i tabell II I [7] utvärderar författarna användarbaserade och innehållsbaserade funktioner för att filtrera mellan spammer- och icke-spammerkonton. I denna studie används fyra olika klassificeringar som omfattar Random Forest, OMO, Naïve Bayesian och k-Nearest Grannarna. Random Forest överträffar de andra. En av de användarbaserade funktionerna som används i denna studie är distributionen av tweets under en 24-timmarsperiod, där författarna föreslår att spammarna twittrar under morgontimmarna, medan icke-spammers är mindre aktiva under natten. Denna funktion kan vara vilseledande klassificering, eftersom spammare inte sätta sann information om sin plats, därför kan de finnas någonstans i världen där det är tidig morgon i deras land och det är eftermiddag i USA, när de flesta lokala amerikanska användare är aktiva i sociala nätverk. Dessutom använder denna studie 100 senaste tweets för att klassificera spammarnas konton, vilket är för lång tid för att effektivt deaktivera och stänga av dessa konton. Wang et al., [21] bygga en social-Spam Detection ram som kan användas över olika sociala nätverk. Ramverket har tre komponenter: en mappnings- och monteringskomponent som omvandlar sociala nätverksobjekt till standardramobjekt, en förfiltreringskomponent för korskontroll av ny skräppost mot känd skräppostsvartlista och en klassificeringskomponent som använder Naïve Bayes för att klassificera skräppostobjekt. bokstäver eller ord. Men på engelska kan fullständiga ord användas för att uttrycka känslor som att ventilera eller ilska inom en mening, men på arabiska betonar sekvenser av ord poängen. För detta ändamål identifierar vi orden unikt genom att ta bort alla sekvensen av bokstäver utom namnet på Gud.) I detta avsnitt förklarar vi de funktioner som extraheras från Twitter-konton. För att bygga de missbrukande kontodetektion funktioner, extraherade vi tre olika uppsättningar av funktioner som inkluderar: profil-baserade funktioner, tweet-baserade funktioner, och sociala graf funktioner. Profilbaserade funktioner är egenskaper som extraheras från kontoinformation. Profilobjekten omfattar antalet tweets, följare och följande. Med hjälp av dessa funktioner, tillämpade vi statistik för att få förhållandet mellan följare till följande, förhållandet mellan antal tweets till följare, förhållandet mellan antal tweets till följande och ryktet poäng [8]. Ryktet poäng är antalet följare dividerat med det totala antalet människor i användarnätverket. Tweet-baserade funktioner är egenskaper hos innehållet i varje tweet som innehåller texten, hashes, länkar, och nämner. Vi analyserar alla uppsättningar av tweets för varje användare med tre metoder. För det första får vi statistiska åtgärder som maximalt, minimum, medelvärde, läge, standardavvikelse och median av följande termer: antal hascher i uppsättningen, antal arabiska ord på uppsättningen, antal engelska ord på uppsättningen, antal symboler på uppsättningen, antal länkar på uppsättningen, antal omnämnanden på uppsättningen, antal bilder på uppsättningen. Dessutom använde vi de totala medelvärdena för följande matris: antal hash till antalet länkar, antal arabiska ord till antalet engelska ord, antal omnämnanden till antalet länkar, antal hash till antalet bilder. För det andra, vi också tokenize varje uppsättning normaliserade tweets till 1-gram och 2-gram indexering. N-gram indexering är processen för att bryta upp texten till N-ord. Vi såg skymfande tweets som bestod av svordomar och slangord som formades med ett eller två ord. Slutligen använde vi VirusTotal [27] för att analysera förkortade länkar för skadligt innehåll. Detta verktyg identifierar den sista webbsidan som tillhör den förkortade länken, webbsidan typ, och sidan skadliga poäng (ren > 0 < skadliga). Från varje förkortad länk och utökad länk använde vi domännamnen och lade till dem i funktionsuppsättningen. Sociala grafdrag utvinns ur begreppen social grafteori. Eftersom vi upptäcker otillbörliga konton, är vi intresserade av Twitter sociala nätverk inflytande eftersom de lockar ett stort antal följare. Vi mäter därför eigenvector, ut-grad och in-grad för varje konto. Eigenvector mäter användarnas inflytande på nätet [28]. In-grad mäter antalet anslutningar riktade till användaren, medan ut-grad mäter antalet anslutningar riktade från användaren till andra användare. V. Classification Methods Classifiers är databrytningsalgoritmer som klassificerar data i kategorier. I detta papper använde vi tre klassificeringar: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM) och Decision Tree (J48). Naïve Bayes (NB) är en enkel probabilistisk klassificering baserad på Bayes teorem med antagandet att alla attribut är starkt oberoende. Posteriör sannolikheter beräknas från tidigare sannolikheter, som härleds från tidigare erfarenhet [20]. Support Vector Machine (SVM) är en uppsättning tillhörande övervakade inlärningsmetoder som klassificerar data baserat på dimensionella mönster [29]. Decision Tree (J48) baseras på en prediktiv modell som kartlägger datauppsättningen i en trädstruktur som delar upp data i undergrupper. Trädet kommer att innehålla beslut noder, blad, noder och grenar. Beslut noderna är frågenod som matar blad noderna med data delmängd [30]. International Journal of Knowledge Engineering, vol. Ett, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej 2, september 2015 Vi utvärderade prestandan för varje klassifier baserat på genomsnittlig precision (P), genomsnittlig recall (R), genomsnittlig F-mätning (F) och noggrannhet (A). Alla tre åtgärderna beräknas från förvirringsmatrisen. Förvirringsmatrisen presenteras i tabell III där (TP_R) representerar antal icke-användare som klassificeras korrekt som icke-användare, (FP_R) representerar antal icke-användare som felaktigt klassificerats som missbrukare, och (TN_R) representerar antal missbrukare som korrekt klassificeras som missbrukare, (FN_R) representerar antal missbrukare som felaktigt klassificerats som icke-användare. Precisionen (P) och återkallandet (R) är mått på fullständighet respektive exakthet.  Poängvektorn är resultatet av TF-IDF: Informationsvinst hjälper till att rangordna funktionerna för att bestämma de mest användbara funktionerna som har en hög effektivitet på klassificeringen och har en lägre grad av klassificeringsfel. Den information som erhålls bidrar också till att minska antalet funktioner baserat på ett tröskelvärde som fastställs av användaren eller av klassificeringsfunktionen. För att nå bättre resultat med vårt dataset utvärderade vi våra dataset i två steg. I det första steget använde vi en datauppsättning som har de senaste 10 tweets med reducerade terminer på 100 istället för att använda alla funktioner av 3553 i tabell IV. De 100 funktionerna valdes baserat på informationsvinsttröskeln 0,04 (vald utifrån vår observation) och användes mot de tre klassificeringarna. I det andra steget använde vi den bäst presterande klassificeringen mot olika uppsättningar av funktioner och tweets för att säkerställa att vi når den bästa prestandan med minsta antal tweets och funktioner. Som visas i bild. 1 topp 200 funktioner innehåller de vanligaste termerna, och vi börjar med att använda 100 funktioner för att utvärdera klassificeringen prestanda och jämföra resultatet med resultat från datamängder med mer eller mindre funktioner. Vi utvärderar klassificeringsprestandan med hjälp av datauppsättningar med olika funktionsuppsättningar och tweet-uppsättningar. Vi jämför klassificeringarna för att hitta lämplig klassificering som upptäcker otillbörliga konton med arabiska tweets. Vi utvärderar sedan den klassificering som ger de bästa resultaten med minsta antal funktioner och tweets. 10-faldig korsvalidering användes för att utvärdera klassificeringarna och få deras resultat med hjälp av en datauppsättning med 10 tweets och 100 funktioner. Korsvalideringen kommer att dela upp data i k-uppsättningar slumpmässigt. Varje uppsättning kommer att testas mot resten av uppsättningarna (k-1) och prestandaresultatet kommer att vara genomsnittet av alla tester. Som vi nämnde ovan använde vi noggrannheten, precisionen och återkallandet för att utvärdera klassificeringsprestandan. Tabell V visar det genomsnittliga resultatet av klassificeringsprestandan. Med hjälp av genomsnittlig F-mått, Naïve Bayes klassificerar överträffar SVM med 22%, medan för J48; Naïve Bayes registrerar en något högre skillnad på 1%. Vi utvärderar också klassificeringarna med hjälp av genomsnittlig precision och Naïve Bayes överträffar SVM och J48 med 17% respektive 1%. I genomsnitt överträffar Naïve Bayes SVM och J48 med 21 % och 1 %. Baserat på dessa resultat Naïve Bayes presterade bättre än de andra två klassificeringarna. Dessutom utvärderade vi klassificeringsprestanda med hjälp av klassificeringsnoggrannhet. Naïve Bayes out-performed Support Vector Machines och beslutsträd som visas i bild. 2............................................................... Vi utvärderade vidare Naïve Bayes klassificering med hjälp av olika uppsättningar av tweets och funktioner för varje märkt konto. Vi startade utvärderingen genom att hitta det bästa antalet tweets med två funktionsuppsättningar. För varje konto använder vi tre uppsättningar av senaste tweets som består av 5, 10 och 15 tweets. Dessa uppsättningar gör det möjligt för oss att bestämma det minsta antalet tweets som kan ge oss det bästa resultatet för klassificering prestanda. För att klassificera varje uppsättning, blandade vi varje uppsättning med hjälp av en anpassad Python randomizer baserat på den inhemska Python slumptalsgenerator [31]. Sedan delade vi in varje set i 80 % träningsset och 20 % testset för att förutsäga resultatet. Baserat på Medan invert dokumentfrekvens (IDF) identifierar betydelsen av ordet i alla dokument genom att få logaritmiska av alla dokument D dividerat med totala dokument som innehåller ordet N. resultatet i bild. 3, den uppsättning av 10 tweets med 100 funktioner har det bästa resultatet. Dessutom, som visas i tabell VI, 10 tweets med 100 funktioner har den bästa genomsnittliga prestandamått av precision, återkallande, f-mått och noggrannhet med 91%, 90%, 90%, respektive 90%. Av detta resultat gör vi följande observationer. För det första, med hjälp av 10 tweets som har en bättre prestanda än 5 eller 15 tweets. För det andra har de 100 funktionerna bättre resultat än de 50 funktionerna för de 10 tweets. Detta fynd ledde oss att studera ett större antal funktioner för att avgöra vilka uppsättningar av funktioner har bättre prestanda med 10 tweets set. Därför studerade vi större uppsättningar funktioner som kombinerade 10 tweets set med 150 och 200 funktioner som visas i Bild. 4 för jämförelse med resultaten från 100 funktioner set prov. Dessutom, som visar i tabell VII, de 100 funktioner som anges outperforms 150 och 200 funktioner baserat på resultatet av den genomsnittliga prestandan för precision, återkallande, f-mått och noggrannhet. Dessutom, med 10 tweets och 100 funktioner hittade vi 50% av funktionerna kom från de tokeniserade orden i de normaliserade tweets och 50% baserat på de andra funktionerna. Detta återspeglar effektiviteten av att analysera tweets som en påse med ord. Dessutom valde vi de 20 bästa funktionerna som visas i tabell VIII och hittade den topprankade funktionen (ord) är från de tokeniserade orden, och 30% av de 20 toppfunktionerna är från de tokeniserade orden. Faktum är att alla de ord som presenteras är skymfliga ord. Resten av funktionerna utom funktionen 15 (dvs. num_follower) är baserade på tweets tecken. Detta visar hur antalet hashtaggar på tweeten, antal webbadresser på tweets, och antalet tweets kan identifiera kontotypen unikt. Resultatet av de 100 största funktionerna visar att de otillåtna kontona använder fler hashtaggar än legitima konton. De hashtaggar som har använts är olika orelaterade ämnen som inkluderade namn på länder, städer, topptrenderande ämnen, svordomar, slangord och svordomar. Hashtags innehåller också ett antal ord i stället för ett ord, för att kringgå de svartlistade hashtags. Baserat på vår iakttagelse har berättelserna med olika hashtaggar fler anhängare än berättelserna med tillhörande hash. De otillåtna kontona använder denna teknik för att få sina konton att synas i sökresultatet när användaren söker efter något ämne som är relaterat till deras kontoaktiviteter. I det här dokumentet tog vi itu med problemet med att upptäcka otillåtna konton med arabiska tweets genom att använda textklassificering. För att identifiera varje ord unikt, vi prebehandla data som genom att ersätta vissa bokstäver och ta bort sekvensen av bokstäver från varje ord, och för att minska ordet indexering. Genom experimenten visar vi hur Naïve Bayes klassificerar outperforms Support Vector Machine och Decision Tree klassificerare genom att använda samma uppsättning av 100 funktioner och 10 tweets, där den når 90% noggrannhet. Dessutom jämförde vi resultaten av denna utvärdering med hjälp av olika uppsättningar av tweets och funktioner för att bestämma den minsta uppsättning tweets och funktioner som kan uppnå den högsta klassificeringen prestanda. De 10 tweets med 100 funktioner har det bästa resultatet med Naïve base clasfier. Vi visar också effektiviteten i att använda de normaliserade tweets med de andra funktionerna för att identifiera de missbrukande kontona, där vi hittade hälften av funktionerna från de tokeniserade orden och den andra halvan baserat på den statistiska bilden av twitter konton. I framtiden kommer vi att försöka identifiera översatta tweets från tweets som har skrivits av en arabisk författare. Vi planerar också att bygga ett ramverk som använder fler funktioner för att upptäcka missbruk av skräppost på andra språk. Han är för närvarande doktorand i informationsteknologi (informationssäkerhets- och försäkringskoncentration) vid George Mason University, Fairfax, VA som en fulbright-forskare. Han var tidigare dekanus för informationsteknik vid St Lawrence University i Uganda där han också tjänstgjorde i olika kommittéer och styrelser. Han tjänstgjorde också som direktör för informations- och kommunikationsteknik Kampala International University, och även som affärsanalytiker för MOGAS/Castrol Lubricants East och Sydafrika. Hans forskningsintressen är it-brottslighet, maskininlärning och cyberbrottsnätverk. James H. Jones Jr. har doktorerat i beräkningsvetenskap och informatik från George Mason
Baserat på tidigare arbete använde Abozinadah, Mbaziira och Jones Ref flera maskininlärningsalgoritmer för att upptäcka Twitter-konton som postade information på arabiska för att marknadsföra olagliga produkter och/eller ge information om hur man skaffar sådana produkter.
Detection of Abusive Accounts with Arabic Tweets