神经网络方法识别网络欺凌

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注解: 作者详细考虑了网络欺凌的识别，这是由欺诈者非法使用受害者的个人数据进行的。 基本上，这些信息的来源是社交网络，电子邮件。 社交网络在社会中的使用每天都在呈指数级增长。 社交网络的使用，除了众多的优点，也有一个负面的特点，即用户面临众多的网络威胁。 这些威胁包括将个人数据用于犯罪目的，网络欺凌，网络犯罪，网络钓鱼和网络欺凌。 在本文中，我们将重点介绍识别巨魔的任务。 在社交网络上识别巨魔是一项艰巨的任务，因为它们本质上是动态的，并且被收集在数十亿条记录中。 识别巨魔的可能解决方案之一是使用机器学习算法。 作者对该主题研究的主要贡献是使用社交网络中识别巨魔的方法，该方法基于对网络用户情绪状态和行为活动的分析。 在本文中，为了识别巨魔，用户被分组在一起，这种关联是通过识别类似的通信方式来进行的。 用户的分布是通过使用一种特殊类型的神经网络，即自组织Kohonen地图自动进行的。 组号也是自动确定的。 为了确定用户的特征，在该特征的基础上，使用了评论的数量、评论的平均长度和负责用户情绪状态的指标。

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