論文の概要: Twitter Bot Detection Using Bidirectional Long Short-term Memory Neural Networks and Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01336v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 17:07:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:29:49.297944
• Title: Twitter Bot Detection Using Bidirectional Long Short-term Memory Neural Networks and Word Embeddings
• Title（参考訳）: 双方向長期記憶ニューラルネットワークと単語埋め込みを用いたTwitterボット検出
• Authors: Feng Wei and Uyen Trang Nguyen
• Abstract要約: 本稿では,Twitterボットを人間アカウントと区別するために,単語埋め込みを用いたリカレントニューラルネットワークを開発した。 実験により,既存の最先端ボット検出システムと比較して,本手法が競争力を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Twitter is a web application playing dual roles of online social networking and micro-blogging. The popularity and open structure of Twitter have attracted a large number of automated programs, known as bots. Legitimate bots generate a large amount of benign contextual content, i.e., tweets delivering news and updating feeds, while malicious bots spread spam or malicious contents. To assist human users in identifying who they are interacting with, this paper focuses on the classification of human and spambot accounts on Twitter, by employing recurrent neural networks, specifically bidirectional Long Short-term Memory (BiLSTM), to efficiently capture features across tweets. To the best of our knowledge, our work is the first that develops a recurrent neural model with word embeddings to distinguish Twitter bots from human accounts, that requires no prior knowledge or assumption about users' profiles, friendship networks, or historical behavior on the target account. Moreover, our model does not require any handcrafted features. The preliminary simulation results are very encouraging. Experiments on the cresci-2017 dataset show that our approach can achieve competitive performance compared with existing state-of-the-art bot detection systems.
• Abstract（参考訳）: Twitterは、オンラインソーシャルネットワーキングとマイクロブログの二重の役割を担うウェブアプリケーションである。 twitterの人気とオープン構造は、ボットとして知られる多数の自動化プログラムを惹きつけている。 正規のボットは大量の良質なコンテキストコンテンツ、すなわちニュースを配信しフィードを更新するツイートを生成し、悪意のあるボットはスパムや悪意のあるコンテンツを拡散する。 本稿では,Twitter上での人間とスパムボットのアカウントの分類に焦点をあて,リカレントニューラルネットワーク,特に双方向長短記憶(BiLSTM)を用いて,ツイート間の特徴を効率的に把握する。 私たちの知識を最大限に活用するために、私たちの研究は、Twitterのボットと人間のアカウントを区別するために単語埋め込みによるリカレントニューラルネットワークを開発した最初のものです。 さらに、我々のモデルは手作りの機能を必要としない。 予備的なシミュレーション結果は大いに励まされる。 cresci-2017データセットの実験は、既存の最先端のボット検出システムと比較して、我々のアプローチが競合性能を達成できることを示しています。

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