Ідентифікація Twitter ботів засобами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРодіонов, Андрій Миколайович
dc.contributor.authorКіфорчук, Кирило Олегович
dc.date.accessioned2019-06-18T08:21:07Z
dc.date.available2019-06-18T08:21:07Z
dc.date.issued2019-05
dc.description.abstractenThe work in volume 71 pages contains 32 illustrations, 5 tables and 14 literary sources. The object of the study is the detection of bots in the social network Twitter. The subject of the study is the key characteristics of the bots accounts in the social network Twitter. The urgency of the work is due to the lack of accuracy and quality of existing decisions on the recognition of bots. An analysis of the automated network accounts identifiers models in Twitter has revealed the following disadvantages: the obsolete and incomplete learning sample, the limited set of characteristic features, insufficient accuracy and flexibility of existing models. The purpose of the study is to create a model for identifying bots in the social network Twitter. As research methods it was chosen: working out of literary sources, analysis of existing models, classification of account parameters, measurement of quality and accuracy of selected metrics, methods of machine learning, Scientific novelty of the obtained results: • improved the method of forming a training sample for machine learning algorithms; • for the first time, the characteristics of the accounts of public and well-known people were taken into account;uk
dc.description.abstractukРобота обсягом 71 сторінка містить 32 ілюстрації, 5 таблиць та 14 літературних джерел. Об’єктом дослідження є виявлення ботів в соціальній мережі Twitter. Предметом дослідження є ключові характеристики облікових записів ботів в соціальній мережі Twitter. Актуальність роботи зумовлюється браком точності та якості існуючих рішень з розпізнавання ботів. Аналіз моделей ідентифікації автоматизованих облікових записів мережі Twitter виявив такі недоліки: застарілість та неповнота навчальної вибірки, обмеженість набору характеристичних особливостей, недостатня точність та гнучкість існуючих моделей. Метою дослідження є створення моделі ідентифікації ботів у соціальній мережі Twitter. В якості методів дослідження було обрано: опрацювання літературних джерел, аналіз існуючих моделей, класифікація параметрів облікового запису, вимірювання якості та точності обраних метрик, методи машинного навчання, Наукова новизна отриманих результатів: • удосконалено метод формування навчальної вибірки для алгоритмів машинного навчання; • вперше було враховано характеристичні особливості облікових записів публічних та відомих людей;uk
dc.format.page71 с.uk
dc.identifier.citationКіфорчук, К. О. Ідентифікація Twitter ботів засобами машинного навчання : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Кіфорчук Кирило Олегович. – Київ, 2019. – 71 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/27953
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectтвіттерuk
dc.subjectботиuk
dc.subjectрозпізнавання ботівuk
dc.subjectмодель ідентифікаціїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectmachine learuk
dc.subjecttwitteruk
dc.subjectbotsuk
dc.subjectbots identificationuk
dc.subjectidentification modeluk
dc.subject.udc004.056uk
dc.titleІдентифікація Twitter ботів засобами машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Кіforchuk_magistr.pdf
Розмір:
1.63 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІБ)
Магістерські роботи