Affiliation:
1. HARRAN ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
2. HARRAN ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Çevrimiçi sosyal ağlar Dünya’da çapında bilgi yaymak için en çok kullanılan sosyal araçlar arasında birinci sırada yer alır. Merak edilen bir konuda bilgi araştırmak için öncelikle sosyal medya hesapları kontrol edilir hale gelmiştir. Sosyal ağlarda takipçi sayısı bir başarı göstergesi ve haberlerdeki doğruluk olarak algılanır hale gelmiştir. Sahte hesaplar kendi gibi sahte takipçileri satın alarak kendi kimliğini gizleyip yanlış bilgileri rahatlıkla paylaşmaktadır. Çalışmamızdaki amacımız da bu sahte hesapların tespiti yapılarak sosyal ağların daha güvenilir hale gelmesini sağlamaktır. Bunun için çalışmamızda Random Forest(Rastgele Orman), Extra Trees(Ekstra Ağaçlar), Gradient Boosting(Gradyan Arttırma), Decision Tree(Karar Ağacı), Adaptive Boosting(AdaBoost) gibi ağaç yapısına sahip algoritmalar kullanıldı. Ayrıca, tekli olarak doğruluk sonucunu bulduğumuz algoritmalardan daha iyi sonuç almak için tüm kullanılan algoritmaları “birleştiren” yeni bir entegre yaklaşım da çalışmamızda önerilmektedir.
Reference20 articles.
1. Y. S. Wu, S. Bagchi, N. Singh, R. Wita, Spam detection in voice-over-ip calls through semi-supervised clustering. Proceedings of the 2009 Dependable Systems Networks, 307–316, 2009.
2. H. Uzun, Sosyal Medyanın Bilgi Kalitesine Etkisi: Sahte Hesaplar, Akademia Doğa ve İnsan Bilimleri Dergisi, 2:1(2016) 1-31.
3. A. Gupta, R. Kaushal, Improving spam detection in Online Social Networks,2015 International Conference on Cognitive Computing and Information Processing (CCIP), Noida, India, 1-6. doi: 10.1109/CCIP.2015.7100738, 2015.
4. A. H. Wang, Detecting Spam Bots in Online Social Networking Sites: A Machine Learning Approach. In S. Foresti ve S. Jajodia (Eds.), Data and Applications Security and Privacy XXIV. DBSec 2010. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg. 6166 (2010) 25-39. doi:10.1007/978-3-642-13739-6_25.
5. K. R. Purba, K. D. Asirvatham, R. K. Murugesan, Classification of Instagram Fake Users Using Supervised Machine Learning Algorithms, International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 10:3, (2020) 2763-2772. doi: 10.11591/ijece.v10i3.