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J-GLOBAL ID：201902244733774709   整理番号：19A2772867

ソーシャルメディアにおける単一ポストを用いたBOT検出【JST・京大機械翻訳】

Bot detection using a single post on social media

著者 (6件)： Mohammad Shad (COMSATS UI, Abbottabad Campus,Department of Computer Science,Abbottabad,,Pakistan) ,  Khan Muhammad U.S. (COMSATS UI, Abbottabad Campus,Department of Computer Science,Abbottabad,,Pakistan) ,  Ali Mazhar (COMSATS UI, Abbottabad Campus,Department of Computer Science,Abbottabad,,Pakistan) ,  Liu Leo (Manchester Metropolitan University,,Department of Operations, Technology, Events and Hospitality Management,Manchester,,UK) ,  Shardlow Matthew (Manchester Metropolitan University,,Department of Computing and Maths,Manchester,,UK) ,  Nawaz Raheel (Manchester Metropolitan University,,Department of Operations, Technology, Events and Hospitality Management,Manchester,,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WorldS4  ページ： 215-220  発行年： 2019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： 社会的メディアの最近の研究は,公共意見が,投票会計を用いて社会的メディアの系統的な開発を通して変化することができるということを明らかにしていないという結論を作った。既存の投票検出方法論は,それらを投票または人間としてラベル付けすることの特徴を利用する。しかし,本研究では,ソーシャルメディア上の単一ポストを用いて投票を同定するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)を提案した。これらの結果を,会計のプロファイルから抽出された特徴に関して訓練された人工ニューラルネットワーク(ANN)と比較した。結果は,Bot会計を,ANNの97.6%と比較して,CNNを用いて98.71%の精度で検出できることを示した。さらに,両技術を組み合わせたモデルを提案し,99.43%の精度を達成した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  検出法 ,  *投票
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソーシャルメディア ,  BOT