使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)不可靠的Facebook頁(yè)面

全球越來(lái)越多的公司和個(gè)人正在創(chuàng)建用于營(yíng)銷和廣告目的的Facebook頁(yè)面。這是因?yàn)镕acebook提供了與潛在或現(xiàn)有客戶免費(fèi)溝通，宣傳新產(chǎn)品，優(yōu)惠或服務(wù)的可能性。

然而，正是因?yàn)檫@項(xiàng)服務(wù)是免費(fèi)且易于訪問(wèn)的，惡意用戶正在使用它來(lái)創(chuàng)建欺騙性頁(yè)面。檢測(cè)和識(shí)別不可靠頁(yè)面至關(guān)重要，因?yàn)樗赡苡兄诰嬗脩舨p少平臺(tái)上的惡意活動(dòng)。

因此，全世界的研究人員一直在努力開(kāi)發(fā)在Facebook和其他社交媒體平臺(tái)上檢測(cè)和預(yù)防欺騙的方法。泰國(guó)Mahasarakham大學(xué)的研究員Panida Songram最近進(jìn)行了一項(xiàng)研究，調(diào)查使用監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)Facebook頁(yè)面的可靠性或不可靠性。

“本文旨在探測(cè)和研究不可靠和可靠的Facebook頁(yè)面的特征，”Songram在她的論文中寫道，該論文發(fā)表在Springer的人工生命和機(jī)器人雜志上。“還研究了有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和特征選擇方法，以檢測(cè)不可靠和可靠的頁(yè)面。”

Songram提取了大量有助于確定頁(yè)面是否可靠的功能，包括頁(yè)面詳細(xì)信息，有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的信息，用戶響應(yīng)以及頁(yè)面管理員的發(fā)布行為。然后，她培訓(xùn)了一個(gè)受監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)分析這些功能，并將頁(yè)面分類為可靠或不可靠。

“首先，F(xiàn)acebook頁(yè)面被隨機(jī)收集，然后被五個(gè)用戶標(biāo)記，”Songram在她的論文中解釋道。“選擇了五個(gè)用戶同意的Facebook頁(yè)面，并使用Facebook Graph API檢索他們的信息。接下來(lái)，從信息中提取特征并在實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行調(diào)查。”

Songram評(píng)估了不同分類器在檢測(cè)不可靠和可靠頁(yè)面方面的有效性。她發(fā)現(xiàn)KNN是最好的分類器，準(zhǔn)確率達(dá)到88.67%。她還對(duì)Facebook頁(yè)面功能進(jìn)行了分析，以便更好地了解可靠或不可靠頁(yè)面的特征。

“對(duì)于不可靠的頁(yè)面，最后一個(gè)帖子和檢索日期之間的天數(shù)很高，每周的帖子數(shù)量(發(fā)布頻率)非常小，”Songram在她的論文中寫道。“這表明不可靠的頁(yè)面不活躍，而可靠的頁(yè)面處于活動(dòng)狀態(tài)。”

Songram觀察到，在線討論不可靠頁(yè)面的人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于討論可靠頁(yè)面的人數(shù)。對(duì)此的可能解釋是，用戶經(jīng)常意識(shí)到頁(yè)面不可靠，因此他們不會(huì)在線討論它們。可靠頁(yè)面上的帖子還包含比不可靠頁(yè)面上的URL更多的URL，以及有關(guān)公司及其產(chǎn)品/服務(wù)的更多信息。

使用她發(fā)現(xiàn)的十大功能來(lái)確定Facebook頁(yè)面的可靠性，Songram實(shí)現(xiàn)了91.37%的分類準(zhǔn)確率。將來(lái)，她的研究結(jié)果可以幫助開(kāi)發(fā)更有效的工具來(lái)快速檢測(cè)不可靠的Facebook頁(yè)面。