Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31187
Title: Machine learning for spam comment Filtering in Social Networks
Authors: Said, Bachir
Mili, Mebarka
Oussif, Faiza Maroua
Keywords: comment spam
YouTube
Classification
Social networks
Issue Date: 2022
Publisher: UNIVERSITY OF KASDI MERBAH OUARGLA
Abstract: This project presents a methodology for detecting spam comments on YouTube videos.The purpose of this research is to compare the results of several deep learning algorithms that are already programmed to detect spam comments, comments from users commenting on their promotional intentions, or comments from those users that are not relevant to the topic of the video. The monetization policy introduced by YouTube for its user’s channel and advertisement of different ads on YouTube videos has attracted a large number of users. This increase in a large number of users has also lead to an increase in malicious users whose job is to create automated bots for commenting and subscription to different YouTube channels. These malicious users’ comments hurt the channel publicity and also affect the normal user’s experience. YouTube is also working on this issue by using different methods to limit these kinds of au- tomated bots malicious comments by blocking those comments.These kinds of methods are ineffective so far as spammers have found out different methods to bypass those heuristic ap- proaches. In this work, different techniques used for classification of spam comments are analyzed and the results obtained in each approach are compared to tackle this major issue.
يقدم هذا المشروع منهجية لاكتشاف التعليقات غير المرغوب فيها على مقاطع فيديو YouTube ، والغرض من هذا البحث هو مقارنة نتائج العديد من خوارزميات التعلم العميق التي تمت برمجتها بالفعل لاكتشاف التعليقات غير المرغوب فيها ، أو التعليقات من المستخدمين الذين يعلقون على نواياهم الترويجية ، أو التعليقات من هؤلاء. المستخدمين غير ذوي الصلة بموضوع الفيديو . جذبت سياسة تحقيق الدخل التي قدمها موقع YouTube لقناة مستخدميه وإعلان إعلانات مختلفة على مقاطع فيديو YouTube عددًا كبيرًا من المستخدمين. أدت هذه الزيادة في عدد كبير من المستخدمين أيضًا إلى زيادة عدد المستخدمين الخبثاء الذين تتمثل مهمتهم في إنشاء روبوتات آلية للتعليق والاشتراك في قنوات YouTube المختلفة. تضر تعليقات المستخدمين الخبيثة بالدعاية على القناة وتؤثر أيضًا على تجربة المستخدم العادية . يعمل YouTube أيضًا على حل هذه المشكلة من خلال استخدام طرق مختلفة للحد من هذه الأنواع من التعليقات الخبيثة من الروبوتات عن طريق حظر تلك التعليقات ، هذه الأنواع من الأساليب غير فعالة حتى الآن حيث اكتشف مرسلو الرسائل غير المرغوب فيها طرقًا مختلفة لتجاوز تلك الأساليب الاستكشافية . في هذا العمل ، يتم تحليل التقنيات المختلفة المستخدمة في تصنيف التعليقات المزعجة ومقارنة النتائج التي تم الحصول عليها في كل نهج لمعالجة هذه القضية الرئيسية
URI: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31187
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mili-Oussif Faiza.pdf781,85 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.