Інтелектуальна система виявлення ботів у соціальних мережах на основі машинного навчання та аналізу аномальної поведінки користувачів

Abstract

У роботі розглянуто проблему виявлення ботоподібної активності на платформі YouTube. Проведено аналіз існуючих методів виявлення ботоподібної активності, спроєктовано та реалізовано інтелектуальну систему аналізу поведінки користувачів. Розроблена система використовує дані, отримані через YouTube Data API v3, формує поведінкові ознаки користувачів, виконує пошук аномалій за допомогою алгоритму Isolation Forest та виявляє групи схожих користувачів із використанням алгоритму DBSCAN. Результатом роботи системи є оцінка ризику ботоподібної активності та пояснення виявлених аномалій. Практичним результатом роботи є веборієнтована система автоматизованого аналізу активності користувачів платформи YouTube.

The thesis addresses the problem of detecting bot-like activity on the YouTube platform. Existing bot detection approaches were analyzed, and an intelligent user behavior analysis system was designed and implemented. The developed system uses data obtained through YouTube Data API v3, extracts behavioral features, detects anomalies using the Isolation Forest algorithm, 4 and identifies groups of similar users using the DBSCAN algorithm. The system provides bot activity risk assessment and explanations of detected anomalies. The practical result of the work is a web-based system for automated analysis of YouTube user activity.