![](/images/graphics-bg.png)
Personality distinguish based on text messages using machine learning
العناوين الأخرى
تمييز الشخصية بالاعتماد على الرسائل النصية باستخدام التعلم الآلي
المؤلفون المشاركون
Namdar, Zaynab Hamah
Ghathwan, Khalil lbrahim
Kazim, Suhad Mal Allah
المصدر
Iraqi Journal of Science and Technology
العدد
المجلد 11، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2020)، ص ص. 81-88، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2020-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
يوما بعد يوم، يتزايد عدد مستخدمي الرسائل النصية على وسائل التواصل الاجتماعي، مع العلم أن انتحال الهوية على هذه المواقع يتزايد أيضا، وغالبا ما يتعذر تمييز هوية المرسل.
من أجل التخلص من الابتزاز و التهديدات و حماية مستخدمي هذه المواقع من خلال التعرف على حوارات الرسائل النصية، فإن هذه الورقة هي محاولة للتعرف على الفرد من خلال حوارات الرسائل الشخصية.
استخدمت طريقة اختيار النص و التحقق من أداء التصنيف باستخدام ستة طرق للتعلم الآلي هي الغابة العشوائية و شجرة القرار(J48) وKNN و الانحدار اللوجستي و ساذج بايز و(SGD).
اظهرت النتائج طريقتي شجرة القرار و الغابة العشوائية التي تم إجراؤهما تميزتا على طرق التصنيف الأخرى بدقة تصل إلى حوالي 99٪.
الملخص EN
Day after day, the number of users of text messages on social media is growing, knowing that, the impersonation on these sites is also growing, and often the identity of the sender is indistinguishable.
In order to get rid of blackmail and threats and protect the users of these sites by recognizing text messages dialogues, this paper is therefore an attempt to identify the individual through personal message dialogues.
The text selection method is used and its classification performance is verified using six machine learning methods (Random Forest, Decision Tree(J48), KNN, Logistic Regression, Naive Bayes, and SGD).
The results showed that the Decision Tree and Random Forest outperformed other classification methods with a precision of about 99% .
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Namdar, Zaynab Hamah& Kazim, Suhad Mal Allah& Ghathwan, Khalil lbrahim. 2020. Personality distinguish based on text messages using machine learning. Iraqi Journal of Science and Technology،Vol. 11, no. 2, pp.81-88.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439832
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Namdar, Zaynab Hamah…[et al.]. Personality distinguish based on text messages using machine learning. Iraqi Journal of Science and Technology Vol. 11, no. 2 (2020), pp.81-88.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439832
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Namdar, Zaynab Hamah& Kazim, Suhad Mal Allah& Ghathwan, Khalil lbrahim. Personality distinguish based on text messages using machine learning. Iraqi Journal of Science and Technology. 2020. Vol. 11, no. 2, pp.81-88.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1439832
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 87-88
رقم السجل
BIM-1439832
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)