文献

J-GLOBAL ID：202002270132794026   整理番号：20A1035296

Twitter BOTの深部時間解析【JST・京大機械翻訳】

Deep Temporal Analysis of Twitter Bots

著者 (4件)： Rajendran Gayathri (Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Kollam, Kerala, India) ,  Ram Arjun (Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Kollam, Kerala, India) ,  Vijayan Vishnu (Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Kollam, Kerala, India) ,  Poornachandran Prabaharan (Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Kollam, Kerala, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1203  ページ： 38-48  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 投票者として知られている自動化された会計は,多くの一般的なオンラインソーシャルネットワークにおいて重要である。メールスパムと同様に,これらのソーシャルメディア投票は,利益のためのプロパダまたは広告の目標によって情報を広げるために使用される。ユーザコミュニティに影響を与えるインパクトにより,投票行動を理解することが重要である。本論文では,bot会計の時間的データに関する深いニューラルネットワーク解析を採用し,投票検出における時間的活動の役割を同定した。双方向LSTMネットワークを用いて,Twitter botの時間的パターンとその行動パターンを研究した。このモデルのピンセットレートと周波数を識別する能力は,本物の説明から説明され,良好な分類率をもたらした。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  *会計 ,  ニューラルネットワーク ,  コミュニティ ,  投票
準シソーラス用語： ピンセット ,  行動パターン ,  ソーシャルメディア ,  スパム ,  *ツイッター ,  LSTMネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： BOT ,  BOTの説明 ,  Fakeの説明 ,  深層学習 ,  LSTM ,  GRU ,  RNN ,  NLP

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： Twitter ,  BOT ,  深部 ,  時間解析