Идентификация ботов в социальной сети

Современные социальные сети захватывают всё больше и больше внимания пользователей. Социальные сети стали платформой для ведения бизнеса, они выполняют функции СМИ, формируют информационное окружение пользователя. Передовые алгоритмы формируют таргетированную рекламу и предлагают только интересный и нужный контент, делая жизнь пользователя лучше и беззаботнее. Но есть недобросовестные пользователи разрушающие эту идиллию. Они создают массовые аккаунты и эксплуатируют их в корыстных целях. Занимаются спам-рассылкой, продвигают информационную повестку, оскорбляют других пользователей и иным способом нарушают правила, чаще всего за вознаграждение. И имя им - боты. Боты представляют опасность, как для конкретного пользователя, так и для всей соц. сети. ВКонтакте крупнейшая социальная сеть России и в ней также есть боты. Администрация прикладывает много усилий для борьбы с ботами, но если раньше хватало нескольких человек, то с ростом платформы (около 600 млн. на текущий момент), становиться актуальным вопрос автоматизации поиска ботов. Целью данной работы является разработка решения на основе машинного обучения для решения задачи классификации пользователей на два класса: доверенные пользователи и боты. Для этого организован сбор данных, их предообработка, разработка модели машинного обучения и апробация на реальных данных. В результате работы разработан комплекс анализа активности пользователей в одной из групп социальной сети, включающий в себя сбор действий пользователей в группе, обработку и преобразования данных, с последующим прогнозированием добросовестности аккаунтов пользователей.