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Detecting Malicious Social Bots Based on Clickstream Sequences

Autor(es):
Shi, Peining | Zhang, Zhiyong | Choo, Kim-Kwang Raymond.
Editor: 2019Descripción: P. 28855-28862 gráf. ; 1 documento PDF.Tipo de contenido: texto (visual)
Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en línea
Tema(s): Sociedad de la información | online social network | social bots | user behavior | fake news | dataRecursos en línea: AbiertoAcceso al documento En: IEEE Access Volume 7Resumen: A novel method of detecting malicious social bots, including both features selection based on the transition probability of clickstream sequences and semi-supervised clustering, is presented in this paper.
Lista(s) en las que aparece este ítem: Fake news - Desinformación. Aprendizaje para reconocer noticias falsas
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El Centro de Documentación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (CDO) os da la bienvenida al catálogo bibliográfico sobre recursos digitales en las materias de Tecnologías de la Información y telecomunicaciones, Servicios públicos digitales, Administración Electrónica y Economía digital. 

 

 

Colección digital Acceso libre online pdf 1000020176082

A novel method of detecting malicious social bots, including both features selection based on the transition probability of clickstream
sequences and semi-supervised clustering, is presented in this paper.

Translations and content mining are permitted for academic research only. Personal use is also permitted, but republication/redistribution requires IEEE permission

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