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E3S网页汇编
卷积3092021
3华府可持续能源设计制造国际会议 |
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文章号 | 01046 | |
页数 | 6 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130901046 | |
在线发布 | 2021年10月7日 |
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30901046(2021)
检测Twitter假配置使用混合SVM算法
一号Teegala Krishna Reddy工程学院CSE系副教授
2泰兰加纳海得拉巴CSE理工学院副教授
3特兰加纳海得拉巴Sreenidhi科技学院IT系副教授
4CSE学院教授 海得拉巴航空工程学院特拉甘那
5CSE教授学院Gokaraju Rangaraju工程技术学院,海得拉巴
*对应作者 :k.sarangam@gmail.com
新建通信介质即在线社交网络提供大量用户建立和管理社会关系攻击者吸引的原因是OSNs快速增长和用户个人资料量大并装作传播恶意活动、分享假消息甚至窃取个人资料Twitter是微博社交网络最大网络平台之一,分析社会网络中那些鼓励威胁者需要分类用户社会网络简介传统上有不同的分类方法检测社交网络上假剖面片需要提高精度分类机器学习算法在本论文中集中使用使用混合支持向量机算法检测Twitter假剖面图机器学习混合SVM算法用于变真Twitter账号分类并应用维度减法、特征选择和机器人少特性数用于拟混合SVM算法中,98%的账号正确分类为拟算法
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