Στη συγκεκριμένη Διπλωματική εργασία μελετώνται μέθοδοι κατασκευής συστήματος αναγνώρισης κακόβουλων - spammer χρηστών στο Διαδίκτυο. Συγκεκριμένα, επικεντρωνόμαστε στα Συστήματα Κοινωνικής Σελιδοσήμανσης, που αποτελούν έναν από τους βασικότερους τομείς σήμερα στο Διαδίκτυο. Οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται βασίζονται στο επιστημονικό πεδίο της Μηχανικής Μάθησης. Δοσμένου ενός πραγματικού συνόλου δεδομένων που περιγράφει έναν από τους πιο δημοφιλής Ιστότοπους Κοινωνικής Σελιδοσήμανσης, τον BibSonomy, εξάγονται χαρακτηριστικά σημασιολογικής φύσεως και εισάγονται σε ταξινομητές ώστε να διερευνηθεί η απόδοσή τους και να ευρεθούν οι βέλτιστες ρυθμίσεις τους στη διαδικασία ταυτοποίησης spammer και νόμιμων χρηστών. / In this Thesis are studied methods of designing a system that identifies malicious – spammer users on the Internet. In particular, we focus on Social Bookmarking Systems, which form one of the key areas on the Internet today. Methods are based on the scientific field of Machine Learning. Given a real dataset that describes one of the most popular Social Bookmarking website, BibSonomy, semantic features are extracted and introduced at classifiers in order to investigate the performance and determine the best settings in the process of identifying spammer and legitimate users.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/2674 |
| Date | 08 March 2010 |
| Creators | Βήττας, Ιωάννης |
| Contributors | Δερματάς, Ευάγγελος, Vittas, Ioannis, Δερματάς, Ευάγγελος, Δενάζης, Σπυρίδων |
| Source Sets | University of Patras |
| Language | gr |
| Detected Language | Greek |
| Type | Thesis |
| Rights | 0 |
Page generated in 0.0026 seconds