Realrank: um arcabouço para ranqueamento de reputação de usuários em redes sociais online

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Caio César Riqueza
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/18167
Resumo: Com a continuada e crescente popularização da Internet, o número de redes sociais online vem se multiplicando assim como o número de usuários destes sistemas, inclusive usuários maliciosos, que exploram tais sistemas para obter algum tipo de vantagem. Conhecidos por "contas fakes", estes usuários criam amizades e trocam mensagens com usuários comuns, que desconhecem sua intenção ou reputação. Desta forma, um atual desa o para redes sociais online é a identi cação de contas fake. Neste sentido, este projeto propõe o RealRank: um arcabouço exível que realiza um ranqueamento da reputação de usuários em uma rede social online. RealRank se baseia em algoritmos de aprendizado supervisionado para classi cação de reputação e algoritmos de passeio aleatório para a propagação de reputação pela rede social. Ambos algoritmos utilizam apenas a similaridade estrutural hierárquica e a relação entre os usuários da rede social. O algoritmo é avaliado na rede social online da plataforma Steam e comparado com outras abordagens que utilizam mais informação dos usuários.
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