Sistemas fuzzy complementam a detecção de socialbots por aprendizado de máquina
A detecção de socialbots em Redes Sociais Online tem sido objeto de diversos estudos baseados em aprendizado de máquina. Este trabalho apresenta o uso de um comitê de classificadores para melhorar a acurácia da identificação de socialbots. O comitê associa o conhecimento obtido por algoritmos de apr...
| Main Authors: | Pachecoa*,, Carla C., Machado, Alex Garcia Raphael, Sallesa, Ronaldo M |
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| Format: | Online |
| Language: | por |
| Published: |
Instituto Militar de Engenharia (IME)
2019
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| Online Access: |
http://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/2721 |
| Tags: |
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| Summary: |
A detecção de socialbots em Redes Sociais Online tem sido objeto de diversos estudos baseados em aprendizado de máquina. Este trabalho apresenta o uso de um comitê de classificadores para melhorar a acurácia da identificação de socialbots. O comitê associa o conhecimento obtido por algoritmos de aprendizado de máquina ao conhecimento heurístico humano, obtido por entrevistas e formalizado por regras fuzzy. Os resultados mostram que estas abordagens são complementares, uma vez que o uso conjunto destes algoritmos em um comitê apresenta uma acurácia acima de 93%, maior do que os mesmos algoritmos utilizados isoladamente. |
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