مكافحة الإشاعة في وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام خوارزمية اكتشاف المؤثرين
Anti-Rumor in Social Network Using Influencers Detection Algorithm
- الباحث
- أنسام علي عبدالأمير
- المشرف
- محمد عبيد مهدي - مهدي عبد سلمان
- الجامعة
- جامعة بابل
- الكلية / القسم
- كلية العلوم للبنات / علوم الحاسوب
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Anti-Rumor ; Social Networks ; Influencers Detection ; Information Diffusion
الملخص
على الرغم من أن الشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت يمكن أن توفر فرصة محتملة لتبادل المعلومات بين الأفراد. يعد تلوث المعلومات على الإنترنت أحد أهم الاهتمامات العالمية. منذ أن نمت شعبية وسائل التواصل الاجتماعي ¢ أصبحت أكثر صعوبة. يجعل تلوث المعلومات الناس يفكرون ويتصرفون بطرق غير صحيحة. على شبكة الإنترنت ، هناك العديد من أنواع تلوث المعلومات ¢ ولا تزال الشائعات تمثل Gant هائلاً. إنها ظاهرة اجتماعية ضارة يجب الانتباه إليها. يهدف هذا العمل إلى مكافحة الشائعات على الشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت من خلال إشراك المؤثرين الموثوق بهم. إنهم أعضاء في شبكات التواصل الاجتماعي عبر الإنترنت ( OSNs) ولديهم تأثير كبير مقارنة بالآخرين. يمكن أن يلعبوا دورًا Lage في تقليل تأثير الشائعات. يستخدم النموذج المقترح لكشف المؤثرين من خلال استخدام بعض المعايير لتحقيق هذه المهمة. الخطوة التالية بعد عملية الكشف هي تصنيف الإشاعة الجديدة حسب الموضوع باستخدام مصنف Bayes 316لا أخيرًا ، وظف هؤلاء المؤثرين لمكافحة الشائعات. لتقييم النموذج المقترح ، تم استخدام مجموعتي بيانات PHEME) ومجموعة بيانات أوكرانيا) ؛ يوضح هذا أن النموذج يمكنه تحديد المؤثرين ذوي التأثير العالي الذين ينشرون مكافحة الشائعات في الشبكات الاجتماعية. وتؤكد النتائج أن النموذج له أداء جيد في اكتشاف المؤثرين وكذلك نشر مناهضة الشائعات مقارنة بأساليب نقاط العاطفة.
Abstract
Although online social networks can provide a potential opportunity for interchanging information among individuals. Information pollution on the internet is one of the most crucial global concerns. Since the popularity of social media has grown, it has become a lot more difficult. The information pollution make people think and act in ways that are not true. On the Internet, there are many kinds of information pollution, rumor is still an enormous challenge. It is a harmful social phenomenon that needs to be paid attention to. This work is going to combat rumors on online social networks by involving trusted influencers. They are members of online social networks (OSNs) who have a high influence than the others. Identify the influential users through interaction information flow and interaction relationships among users. They can play an important role in minimizing the effect of rumors. The proposed model detecting influencers by uses some criteria to achieve this task. The next step after the detection process is classify the new rumor according to topic using Naïve Bayes classifier. Finally employ those influencers to combat rumors. To evaluate the proposed model, a two dataset was used (PHEME and Ukraine dataset); this demonstrates that the model can identify influencers with a high influence score who disseminate anti-rumor in social networks. The results emphasize that the model has a good performance in discovering influencers as well as spreading anti-rumor compared with passion point methods.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.