Cybermobbning i Online Social Networks (OSNs) har vuxit till ett allvarligt problem bland tonåringar. Medan en betydande mängd forskning har gjorts med fokus på att utforma mycket noggranna klassificeringar för att automatiskt upptäcka cybermobbning i OSNs, två viktiga praktiska frågor återstår att arbeta på, nämligen skalbarheten av ett cybermobbning detektionssystem och aktualitet att höja varningar när cybermobbning inträffar. Dessa två frågor utgör drivkraften i vårt arbete. Vi föreslår en multi-steg cybermobbning detektion lösning som drastiskt minskar klassificeringstiden och tiden att höja varningar. Det föreslagna systemet är mycket skalbart utan att offra noggrannhet och mycket lyhörda när det gäller att höja registreringar. Konstruktionen består av två nya komponenter, en dynamisk schemaläggare och en stegvis klassificeringsmekanism. Vi har implementerat denna lösning, och med hjälp av data från Vine, genomförde vi en grundlig prestandautvärdering för att visa nyttan och skalbarheten av var och en av dessa komponenter. Vi visar att vår kompletta lösning är betydligt mer skalbar och lyhörd än den nuvarande tekniken.
I Ref föreslogs en detekteringsmekanism för cybermobbning i flera steg med två nya komponenter.
Scalable and timely detection of cyberbullying in online social networks
{'venue': "SAC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}