Seleção e agrupamento de características para classificação de agentes automatizados em redes sociais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/49591 |
Resumo: | The increasing use of social networks has also led to the rise of the use of automated means to generate or propagate content, the dissemination of such content can be harmful to the social sphere. With the discovery of a new range of problems for the identification of such automated media, this paper aims to analyze new approaches to information handling and new machine learning models for social networking profiles providing automated identification of the use of such practices. First, an analysis of the database made available in the profiles is performed, with this it is possible to analyze which characteristics are relevant to the classification of the profiles. Using the analysis of grouping techniques are applied to analyze the results of the models using this approach to the problem of profile classification. Soon after, models are trained using the approaches proposed in this work and using the data from a database, where the data were processed for better use in the models at the end of the training, the results will be compared with the state of the art. |
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Seleção e agrupamento de características para classificação de agentes automatizados em redes sociaisAprendizado de MáquinaRede SociaisBotsThe increasing use of social networks has also led to the rise of the use of automated means to generate or propagate content, the dissemination of such content can be harmful to the social sphere. With the discovery of a new range of problems for the identification of such automated media, this paper aims to analyze new approaches to information handling and new machine learning models for social networking profiles providing automated identification of the use of such practices. First, an analysis of the database made available in the profiles is performed, with this it is possible to analyze which characteristics are relevant to the classification of the profiles. Using the analysis of grouping techniques are applied to analyze the results of the models using this approach to the problem of profile classification. Soon after, models are trained using the approaches proposed in this work and using the data from a database, where the data were processed for better use in the models at the end of the training, the results will be compared with the state of the art.A crescente utilização de redes sociais levou a também a ascensão da utilização de meios automatizados para gerar ou propagar conteúdo, a divulgações de tais conteúdos pode ser danosa a esfera social. Com isto foi descoberta uma nova gama de problemas para a identificação de tais meios automatizados, este trabalho visa analisar novas abordagens quanto ao tratamento das informações e novos modelos de aprendizagem de máquina para os perfis em redes sociais proporcionando a identificação automatizada da utilização de tais práticas. Primeiramente é realizada uma análise da base de dados disponibilizadas nos perfis, com isto é possível analisar quais características são relevantes para a classificação dos perfis. Utilizando a análise de são aplicadas técnicas de agrupamento visando analisar o resultado dos modelos utilizando está abordagem para o problema de classificação de perfis. Logo após são treinados modelos utilizando as abordagens propostas neste trabalho e a utilizando os dados de uma base de dados, onde os dados foram processados para uma melhor utilização nos modelos ao fim do treinamento os resultados serão comparadas com o estado da arte.Silva, Alex LimaOliveira, Mateus Santos2020-01-23T14:36:46Z2020-01-23T14:36:46Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Mateus Santos. Seleção e agrupamento de características para classificação de agentes automatizados em redes sociais. 2019. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2019.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/49591porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-01-23T14:36:46Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/49591Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:19:22.592051Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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