• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Распознавание ботов в социальных сетях

ФИО студента: Орлова Александра Сергеевна

Руководитель: Новиков Борис Асенович

Кампус/факультет: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2020

Социальные сети в настоящее время стали одним из самых популярных способов общения и обмена данными между людьми. Люди проводят много времени в Интернете, используя социальные сети: обсуждают новости, отправляют сообщения и читают статьи. Алгоритмы на социальных сайтах помогают людям находить новый интересный контент, знакомиться с новыми людьми на основе реакции других пользователей на события. Если реакция неверна, то рейтинг контента или пользователя будет рассчитан с ошибкой. Учетные записи некоторых пользователей пытаются нарушить этот алгоритм или рассылать спам-сообщения, назовем эти учетных записей ботами и спамерами. Помимо этого, боты часто пересылают рекламу и фишинговый письма пользователям. Это вредит социальной сети, ставит под угрозу безопасность других пользователей, мешает добросовестным пользователям использовать платформу и генерирует бесполезный контент, который учитывают рекомендательные системы. Популярный способ борьбы с ботами - ручная разметка спам аккаунтов. ВКонтакте - крупнейшая социальная сеть для русскоязычных пользователей и стран СНГ. Количество пользователей в ВКонтакте 587'000' 000, поэтому для поиска ботов и спамеров требуется много времени, ресурсов и человеческих усилий. Целью данной работы является разработка решения на основе машинного обучения для решения задачи классификации пользователей на три класса: доверенные, фальсифицированные и взломанные пользователи. Для этого необходимо осуществить сбор данных, их подготовку к использованию, разработку модели и тестирование на реальных данных. В результате работы был получен инструмент для онлайн обработки пользователей, включающий в себя сбор данных пользователя, обработку и преобразование данных, а также решение задачи классификации на основе собранной информации.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ