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J-GLOBAL ID：201702276174892397   整理番号：17A1354211

機械学習に基づく新浪微博に及ぼすボット検出の研究【Powered by NICT】

Study of Bot detection on Sina-Weibo based on machine learning

著者 (2件)： Jin Dan (School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, China) ,  Teng Jieqi (School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSSM  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新浪微博ユーザの成長に伴う,虚偽性Botユーザも出現し,これはネットワーク環境汚染と低い管理効率をもたらした。新浪微博ユーザに焦点を当て,挙動解析と特徴研究を通してBotユーザの有効な特徴を抽出する。そしてこれらの特徴に基づく,Botユーザ同定モデルは,機械学習プロセスとモデル性能評価により訓練される。結果は,これらの抽出された特徴は,十分な識別性を持ち,同定モデルは良好な性能を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *機械学習 ,  モデル ,  性能評価
準シソーラス用語： 挙動解析 ,  ネットワーク環境 ,  *ボット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  ボット ,  研究