Выявление ботов в социальных сетях на примере LiveJournal
Аннотация
Социальные сети прочно вошли в жизнь миллиардов пользователей Интернета по всему миру. В социальных сетях общаются, играют в онлайн-игры, совершают покупки, организуют онлайн-мероприятия — обмениваются контентом из всех сфер жизни [1, 2]. Наиболее популярные и известные в России сервисы — Вконтакте (vk.com), Youtube. com, Facebook.com, Одноклассники (Ok.ru) и др. Интерфейсы подобных платформ позволяют создавать специальные приложения (боты), выполняющие действия в роли псевдопользователей — фейковых аккаунтов. В данной работе авторы предлагают подход к выявлению ботов на примере социальной сети LiveJournal. Для этого исследуются характеристики эгографа пользователя. Также в статье проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов классификации.
Об авторах
А. А. Кочкаров
Финансовый университет
Россия
Россия
Азрет Ахматович Кочкаров — кандидат физико-математических наук, доцент Департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий
Москва
Н. В. Калашников
Финансовый университет
Россия
Россия
Никита Владимирович Калашников — соискатель
Москва
Р. А. Кочкаров
Финансовый университет
Россия
Россия
Расул Ахматович Кочкаров — кандидат экономических наук, доцент Департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий
Москва
Список литературы
1. Scott J. Social Network Analysis: A Handbook. London: SAGE Publications Ltd; 2000. 224 p.
2. Fortunato S., Castellano C. Encyclopedia of Complexity and Systems Science. Springer. Rough Sets in DecisionMaking. 2009;7753–7786.
3. Чесноков В. О., Ключарёв П. Г. Современные методы выделения сообществ в социальных сетях. Наука и Образование: Научное издание. 2017;(4):137–152.
4. Dunbar R. I.M. Neocortex size as a constraint on group size in primates. Journal of Human Evolution. 1992;22(6):469–493.
5. Калашников Н. В., Анализ социальных графов пользователей Facebook. Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2018;5(1):408–413.
6. Perepelitsa V. A., Kochkarov A. M., Sergienko I. V. Recognition of fractal graphs. Cybernetics and Systems Analysis. 1999;35(4):572–585.
7. Кочкаров А. А., Кочкаров А. М., Салпагарова Л. У. Моделирование разрушения сложных сетевых систем: теоретико-графовый подход. Известия ЮФУ. Технические науки. 2009;5(94):234–240.
8. Кочкаров А. А., Кочкаров Р. А., Малинецкий Г. Г. Некоторые аспекты динамической теории графов. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2015;55(9):1623–1629.
9. Кочкаров А. А., Кочкаров Р. А. Параллельный алгоритм поиска кратчайшего пути на предфрактальном графе Журнал вычислительной математики и математической физики. 2004;44(6):1157–1162.
10. Кочкаров Р. А. Многовзвешенные предфрактальные графы с недетерминированными весами. Приложения в экономике, астрофизике и сетевых коммуникациях. М.: Ленанд; 2017. 432 с.
11. Кочкаров А. А., Салпагаров С. И., Кочкаров Р. А. О количественных оценках топологических характеристик предфрактальных графов. Известия ТРТУ. 2004;8(43):298–301.
12. Биккузина А. И., Жуков А. О., Никольский Ю. В., Буханец Д. И. Подход к решению задачи упорядочения альтернатив в диалоговой системе моделирования принятия решений при информационно-аналитическом обеспечении оценки и прогноза экологического состояния территорий эксплуатации крупных технических комплексов. Новые исследования в разработке техники и технологий. 2014;(1):33–39.
13. Гладышев А. И., Жуков А. О. Использование в автоматизированной системе контроля полномочий биометрической идентификации. Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2013;(4):95–98.
Для цитирования:
Кочкаров А.А., Калашников Н.В., Кочкаров Р.А. Выявление ботов в социальных сетях на примере LiveJournal. Мир новой экономики. 2020;14(2):44-50. https://doi.org/10.26794/2220-6469-2020-14-2-44-50
For citation:
Kochkarov A.A., Kalashnikov N.V., Kochkarov R.A. Identifying Bots in Social Networks Using the Example of LiveJournal. The world of new economy. 2020;14(2):44-50. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/2220-6469-2020-14-2-44-50
Просмотров: 79
Послать статью по эл. почте 