پروپوزال ارائه یک روش تشخیص هرزنامه در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری ماشین و منطق فازی

پروپوزال ارائه یک روش تشخیص هرزنامه در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری ماشین و منطق فازی

پروپوزال ارائه یک روش تشخیص هرزنامه در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری ماشین و منطق فازی، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به شناسایی و فیلتر کردن محتوای هرزنامه در پلتفرم‌های اجتماعی کمک کند. با توجه به افزایش حجم محتوای تولید شده در شبکه‌های اجتماعی و چالش‌های ناشی از هرزنامه‌ها، این تحقیق می‌تواند به بهبود کیفیت اطلاعات و تجربه کاربری کاربران منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به بررسی یک روش تشخیص هرزنامه در شبکه‌های اجتماعی می‌پردازد که با استفاده از یادگیری ماشین و منطق فازی طراحی شده است. هدف این مدل، شناسایی و فیلتر کردن پیام‌های ناخواسته بر اساس رفتار کاربران و ویژگی‌های محتوای پیام‌ها است.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از داده‌های مربوط به تعاملات کاربران، شامل لایک‌ها، کامنت‌ها و اشتراک‌گذاری‌ها به همراه محتوای پیام‌ها برای تحلیل.
مدل‌سازی با یادگیری ماشین: پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوهای ناهنجاری در داده‌ها.
استفاده از منطق فازی: به کارگیری منطق فازی برای ارزیابی عدم قطعیت در تشخیص هرزنامه و تعیین احتمال هرزنامه بودن یک پیام بر اساس ویژگی‌های مختلف.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از روش پیشنهادی با سایر روش‌ها از نظر دقت، حساسیت و نرخ مثبت کاذب.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در پلتفرم‌های اجتماعی برای افزایش کیفیت تجربه کاربری، کاهش ترافیک غیرضروری و جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در شناسایی هرزنامه‌ها کمک کند و همچنین زمان لازم برای واکنش به پیام‌های مشکوک را کاهش دهد. این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در رفتار کاربران و بهینه‌سازی فرآیندهای فیلتر کردن محتوا منجر شود.
این موضوع نه تنها بر روی تشخیص هرزنامه تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در مدیریت اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی نیز می‌پردازد.