Çevrimiçi sosyal ağlarda kelime-vektör öğrenme algoritması kullanarak spam belirleme

Sosyal medya spamı, profesyonellerin internet üzerinde sosyal ağlarda ele alması gereken en önemli sorunlardan biridir. Bu problem için, araştırmacılar çoğunlukla öğrenmeyi dikkate alan birkaç farklı yönteme dayalı bazı çözümler sunmuştur. Önceki çalışmalardan elde edilen sonuçlara dayalı olarak, şu anda kullanılan sosyal ağlarda e-posta gönderme ve alma ile ilgili istenmeyen hareketleri belirlemek için uygulanan sözde kara liste yöntemlerine dayalı araç ve teknikler iyi bir doğruluk oranına ulaşmıştır. Bununla birlikte, otomatik öğrenmeye dayanan yöntemler gerçek senaryolara oranla spam hareketlerini tespit edememektedir. Kara liste yöntemleri olarak adlandırılan yöntemlerin, böyle bir mesajın iletiminde karşılaşılan eksiklikleri karşılayamadığı görülmektedir. Çünkü Benzersiz Kaynak Konumlandırıcılarını (URL) manuel olarak kontrol etmek daha zaman alan bir iştir. Bu çalışmada, Twitter'da spam tespiti için bir derin öğrenme yöntemi sunulmuştur. Bu amaçla, temsile dayalı Word2Vec ilk önce eğitilmiştir. Sonra spam ve spam olmayan tweetleri ayırt etmek için ikili sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Tweetler üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, seçilen yöntemlerin klasik yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiğini kanıtlamıştır. Anahtar Kelimeler: Spam tweetler; spam algılama; sınflandırma; derin öğrenme; Word2Vec algoritması; sosyal ağ.