![](/images/graphics-bg.png)
Social media network bots identification and analysis
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Bluwi, Ibrahim
Abu Tair, Diya al-Din I.
al-Atum, Jalal
الجامعة
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
الكلية
كلية الملك الحسين لعلوم الحوسبة
القسم الأكاديمي
قسم علم الحاسوب
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2015
الملخص الإنجليزي
With the rapid growth of Online Social Networks (OSN), their direct involvement in our daily lives and with the enormous number of users, OSNs have become the perfect target for people to use in a harmful way.
The OSNs are injected with huge number of fake accounts or automated accounts (bots) that try to spread malicious links and harmful data or try to benefit others on their agenda. In this thesis, a framework for Twitter is proposed.
Our proposed framework uses specific features extracted from Twitter profiles along with machine learning algorithms in order to identify bot accounts on Twitter.
The extracted features can differ between human’s behavior on Twitter and bot’s.
After extracting the necessary features, the machine learning algorithms produce a set of rules that can distinguish bot accounts from real accounts. Several tests has been conducted on a dataset collected by multiple methodologies for number of Twitter accounts.
The framework shows an amazing performance by having an accuracy of 96% and above in detecting bot accounts.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
82
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Literature review.
Chapter Three : Proposed system framework.
Chapter Four : Analysis and results.
Chapter Five : Conclusion and future work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abdi, Hamzah Jalal. (2015). Social media network bots identification and analysis. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Princess Sumaya University for Technology, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-650897
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abdi, Hamzah Jalal. Social media network bots identification and analysis. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Princess Sumaya University for Technology. (2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-650897
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abdi, Hamzah Jalal. (2015). Social media network bots identification and analysis. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Princess Sumaya University for Technology, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-650897
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-650897
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)