Deep Neural Network for Detecting Fake Profiles in Social Networks

2023

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32604/csse.2023.039503
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper proposes a deep neural network (DNN) approach for detecting fake profiles in social networks. The DNN model is trained on a large dataset of real and fake profiles and is designed to learn complex features and patt... | Find, read and cite all the research you need on Tech Science Press