MGTAB: معيار كشف حسابات تويتر القائمة على الرسوم المتعددة العلاقات

تتم المعالجة في تطوير طرق كشف موقف مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي وكشف الروبوتات بشكل كبير على أساس مقاييس مرجعية ذات نطاق واسع وجودة عالية. ومع ذلك، بالإضافة إلى جودة التسمية المنخفضة، فإن المقاييس المرجعية الحالية عادةً ما تكون لديها علاقات مستخدم غير كاملة، مما يقمع البحث القائم على الرسوم البيانية لكشف الحسابات. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح مقاييس مرجعية قياسية قائمة على الرسوم البيانية متعددة العلاقات لكشف حسابات تويتر (MGTAB)، وهي أول مقاييس مرجعية قياسية قائمة على الرسوم البيانية لهذا الغرض. حسب علمنا، تم بناء MGTAB على أكبر مجموعة بيانات أصلية في المجال، والتي تضم أكثر من 1.55 مليون مستخدم و130 مليون تغريدة. تحتوي MGTAB على 10,199 مستخدم تم تسميتهم من قبل خبراء وأنواع سبع من العلاقات، مما يضمن جودة التسمية العالية وتعدد العلاقات. في MGTAB، استخرجنا 20 خاصية مستخدم ذات أعلى مكاسب معلوماتية وخواص التغريدات الخاصة بالمستخدمين كخصائص المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا تقييمًا شاملًا لـ MGTAB ومجموعات البيانات العامة الأخرى. أظهرت تجاربنا أن الطرق القائمة على الرسوم البيانية عمومًا أكثر فعالية من الطرق القائمة على الخصائص وأداء أفضل عند إدخال علاقات متعددة. من خلال تحليل نتائج التجارب، حددنا الطرق الفعالة لكشف الحسابات وقدم us اتجاهات بحث محتملة مستقبلية في هذا المجال. يمكن الحصول على مقاييس المراجع الخاصة بنا وإجراءات التقييم القياسية مجانًا من الرابط التالي: https://github.com/GraphDetec/MGTAB.请注意，最后一句中的“us”可能是原文的一个小错误，应该是“we”。因此，我将其翻译为“نحن”，以确保译文的准确性。以下是修正后的句子：من خلال تحليل نتائج التجارب، حددنا الطرق الفعالة لكشف الحسابات وقدم لنا اتجاهات بحث محتملة مستقبلية في هذا المجال.