طروحة دكتوراه في جامعة الكوفة تناقش كشف التعليقات المزيفة والأشخاص المحتالين باستخدام تقنيتين في تعلم الآلة والتعلم العميق

اقشت كلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الكوفة اطروحة الدكتوراه الموسومة “كشف التعليقات المزيفة والأشخاص المحتالين باستخدام تقنيتين في تعلم الآلة والتعلم العميق” للطالب محمد رضا عبد الزهرة محمد، وتهدف الاطروحة الى كشف التعليقات المزيفة والأشخاص المحتالين في منصات التواصل الاجتماعي وبالخصوص منصات التجارة الالكترونية والمؤسسات التجارية ومنصات حجز (الفنادق والمطاعم وحجز التذاكر ومخازن البضائع وغيرها من المنصات الالكترونية ومواقع الويب التي تقدم الخدمة للزبائن). وقد تم استخدام مجموعتين من البيانات الخاصة بالفنادق والمطاعم لمدينة شيكاغو وعلى منصة Yelp. يتكون النظام المقترح من مرحلتين: الأولى تستخدم تقنية الآلة مع خوارزميات تنقيب البيانات وسميت هذه المرحلة Chain Classifier Approach Based on Naive Bayes والهدف من هذه المرحلة هو كشف وتحديد التعليقات المزيفة من قبل مستخدمي منصات التواصل الاجتماعي وذلك باستخدام مجموعة من المعايير والخصائص في كشف وتحديد التعليقات المزيفة. وكانت نسبة استحصال النتائج في هذه المرحلة ذات دقة عالية في تحديد وكشف التعليقات المزيفة وهي 99.4%. المرحلة الثانية تستخدم تقنيات التعلم العميق وسميت هذه المرحلة Gradient Boosting (XGB) Classifier والهدف من هذه المرحلة هو كشف وتحديد الأشخاص المحتالين الذين يدخلون ويعلقون على منصات التواصل الاجتماعي. حيث تم أخذ المخرجات من المرحلة الأولى وإدخالها كمدخلات إلى المرحلة الثانية واستخدمت في هذه المرحلة تقنية Feedforward Neural Network (FFNN) في التعلم العميق. وقد تم كشف وتحديد الأشخاص المحتالين من خلال استخدام مجموعة من المعايير والخصائص والسلوكيات التي يسلكها المستخدم في المنصات والمجاميع التي يشترك بها. وكانت نسبة استحصال النتائج في المرحلة الثانية ذات دقة عالية في تحديد وكشف الأشخاص المحتالين وهي 98.8%. وقد تم قبول الرسالة بنجاح.