کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
484832 | 703295 | 2015 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automated Detection of Human Users in Twitter
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص خودکار کاربران انسانی در توییتر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
This paper compares Suppport Vector Machine (SVM) classification and a number of clustering approaches to separate human from not human users in Twitter in order to identify normal human activity. These approaches have similar F1 accuracy scores of 90% with both experienc- ing difficulties in classifying human users behaving abnormally. A second stage classification step was then used to further separate not human users into brands, celebrities and promoters / information achieving an average F1 accuracy of 74%. These accuracies were achieved by reducing the size of the feature space using stepwise feature selection and category balancing from manual inspection of classification results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 53, 2015, Pages 224-231
Journal: Procedia Computer Science - Volume 53, 2015, Pages 224-231