Socialinio tinklo vartotojų analizė, siekiant nustatyti nepageidaujamus veiksmus

Abstract

Interneto robotai socialiniuose tinkluose yra vis didėjanti problema. Baigiamajame magistro darbe taikomi duomenų gavybos metodai siekiant identifikuoti socialinio tinklalapio robotus. Šio darbo pagrindinis tikslas yra identifikuoti esamus interneto robotus ir pasiūlyti būdą prevencijai taikyti. Išanalizuoti praktikoje taikomų duomenų gavybos metodų, skirtų interneto robotų identifikavimui, veikimo principai, jų privalumai ir trūkumai. Tyrimui atlikti naudojami tinklalapio įvykių žurnalo ir duomenų bazės duomenys. Naudojant naršymo duomenų analizės metodą ir klasterizavimą buvo nustatyti vartotojų ir interneto robotų veiklos skirtumai, pateiktos baigiamojo darbo išvados ir siūlymai. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, interneto socialinių tinklų ir juose aptinkamų interneto robotų literatūros analizė, duomenų gavybos metodų ir programinės įrangos parinkimas, robotų elgesio veiksmų nustatymas, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas.

Web robots identification in social networks is an increasing problem. In this master thesis data mining techniques are used to identify web robots in analyzed social network. The main objective of this work is to identify existing web bots and offer a way to prevent them in the future. The practice of applying data mining methods for the identification of online robots, operating principles, their advantages and disadvantages was analyzed in this master thesis. Website log and database data was used to perform the study. Web navigation methods and clustering was used to identify social network web robots. Conclusions and recommendations are provided. Structure: introduction, analysis of the literature, selection of data mining methods and program package, identification of internet robots, conclusions and suggestions, references.