A New Model for Detecting Black Accounts in Social Media

Abstract

Abstract Social networks are the most important communication channels in recent years, which popular among the different social groups. These networks affected the ideas and policies of individuals, groups and communities. Every day, thousands of twitter accounts on are being created that rise the challenging of managing and control the social networks, through distinguishing the legitimate accounts and misuse accounts, which known as detection mission, the purposes of detection is to protect the public audience form any advertising victims, changing opinion, encouraging violence and many critical issues directly impact our societies. The research aims to propose detecting fake black accounts algorithm in Twitter social network, through classifying the accounts to legitimate and black accounts based on their tweets content. For achieving the research objective, different data mining techniques were used for extract a set of features to characterize each class, and then store these features in the database. Text mining, sentiment analysis, and opinion mining techniques used to accomplish this extraction. However, the Support Vector machine method was utilized for classification purposes. The proposed model accuracy achieved is 91.97 %.

المستخلص الشبكات الاجتماعية هي أهم قنوات الاتصال في السنوات الأخيرة، والتي تحظى بشعبية بين مختلف الفئات الاجتماعية. أثرت هذه الشبكات على أفكار وسياسات الأفراد والمجموعات والمجتمعات. حيث أنه في كل يوم، يتم إنشاء آلاف من حسابات تويتر التي تزيد من التحدي المتمثل في إدارة الشبكات الاجتماعية والتحكم فيها، لذا لا بد التمييز بين الحسابات الشرعية وحسابات إساءة الاستخدام، وتعرف هذه المهمة بمهمة الكشف، تهدف أغراض الكشف إلى حماية الجمهور العام من أي يصبحوا ضحايا لإعلانات مزيفة، أو محاولات تغيير الرأي، أو تشجيع العنف خلافاً للعديد من القضايا الحرجة التي تؤثر مباشرة على مجتمعاتنا. يهدف البحث لوضع خوارزمية مقترحة لكشف الحسابات السوداء في شبكة تويتر الاجتماعية، من خلال تصنيف الحسابات إلى الحسابات الشرعية والسوداء على أساس محتوى تغريداتهم. لتحقيق هدف البحث، تم استخدام تقنيات مختلفة لتعدين البيانات لاستخراج مجموعة من الميزات لتمييز كل فئة عن أخرى، ثم تخزين هذه الميزات في قاعدة البيانات، وتم توظيف العديد من أدوات البحث في النصوص وتقنيات تعدين الرأي وتحليل المشاع، ومع ذلك التقنية المستخدمة حققت اغراض التصنيف وبلغت دقة النموذج المقترح 91.97% .