دانلود مقاله انگلیسی رایگان:به سوی تشخیص عملی حسابهای غیر قابل اعتماد در شبکه های اجتماعی - 2021
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی حسابداری و حسابرسی رایگان
  • Towards a pragmatic detection of unreliable accounts on social networks Towards a pragmatic detection of unreliable accounts on social networks
    Towards a pragmatic detection of unreliable accounts on social networks

    دسته بندی:

    حسابداری و حسابرسی - accounting and auditing


    سال انتشار:

    2021


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Towards a pragmatic detection of unreliable accounts on social networks


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    به سوی تشخیص عملی حسابهای غیر قابل اعتماد در شبکه های اجتماعی


    منبع:

    ScienceDirect- Elsevier- Online Social Networks and Media, 24 (2021) 100152: doi:10:1016/j:osnem:2021:100152


    نویسنده:

    Nuno Guimarães


    چکیده انگلیسی:

    In recent years, the problem of unreliable content in social networks has become a major threat, with a proven real-world impact in events like elections and pandemics, undermining democracy and trust in science, respectively. Research in this domain has focused not only on the content but also on the accounts that propagate it, with the bot detection task having been thoroughly studied. However, not all bot accounts work as unreliable content spreaders (p.e. bot for news aggregation), and not all human accounts are necessarily reliable. In this study, we try to distinguish unreliable from reliable accounts, independently of how they are operated. In addition, we work towards providing a methodology capable of coping with real-world situations by introducing the content available (restricting it by volume- and time-based batches) as a parameter of the methodology. Experiments conducted on a validation set with a different number of tweets per account provide evidence that our proposed solution produces an increase of up to 20% in performance when compared with traditional (individual) models and with cross-batch models (which perform better with different batches of tweets).
    Keywords: Unreliable accounts detection | Social networks | Machine learning | Data mining | Volume and time adaptive methodology


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13
    حجم فایل: 2756 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 5430 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 39697 :::::::: افراد آنلاین: 53