Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Hybrid Feature Selection Framework for Machine Learning-based Bot Detection on Social Media, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 2
Pobierz

Tytuł: Hybrid Feature Selection Framework for Machine Learning-based Bot Detection on Social Media, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 2

Autor:

Guendouz, Amina ; Boumahdi, Fatima ; Remmide, Mohamed Abdelkarim ; Foura, Abdelghani ; Madani, Amina

Data wydania:

2026, nr 2

Typ zasobu:

artykuł

Tytuł publikacji grupowej:

2026, nr 2, JTIT-artykuły

Opis:

kwartalnik

Abstrakt:

Nowadays, social media impact all aspects of our lives, making us vulnerable to fraud and scams. Bots are believed to be the most prevalent form of malware that may be found in social media environments. New detection methods are required to keep up with the pace of their continuous advancement. This paper offers an overview of machine learning-based bot detection methods. The study revealed that the effectiveness of machine learning (ML) models can be significantly hindered by redundant and irrelevant features present in the datasets, which can lead to performance degradation. A hybrid feature selection (FS) combining characteristics of the genetic algorithm (GA) and the mutual information (MI) approach is proposed to overcome this challenge. The proposed method is evaluated using the following approaches: random forest (RF), decision tree (DT), support vector machine (SVM), and logistic regression (LR). Compared to the state-of-the-art models, the proposed method is capable of efficiently identifying bots using only a small number of features. For the dataset used, we achieved a classification accuracy of 0.99 using 4 features only.

Tom:

104

Numer:

2

Wydawca:

National Institute of Telecommunications

Identyfikator zasobu:

oai:bc.itl.waw.pl:2446

DOI:

10.26636/jtit.2026.2.2541

eISSN:

1899-8852

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Licencja:

CC BY 4.0

Właściciel praw:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Temat i słowa kluczowe:

bot detection feature selection machine learning social media

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

26 cze 2026

Data dodania obiektu:

26 cze 2026

Liczba wyświetleń treści obiektu:

2

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/2768

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Guendouz, Amina; Boumahdi, Fatima; Remmide, Mohamed Abdelkarim, Hybrid Feature Selection Framework for Machine Learning-based Bot Detection on Social Media, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 2 26 cze 2026

Obiekty Podobne

2026, nr 2, JTIT-artykuły
2026, nr 2, JTIT-artykuły
Evaluating AES Payload Encryption for Securing MQTT-based Smart Home Networks with Machine Learning-based Intrusion Detection, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 2

Gajewski, Mariusz Sałabun, Wojciech

2026, nr 2
artykuł
Supervised Kernel Principal Component Analysis by Most Expressive Feature Reordering, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2015, nr 2

Ślot, Krzysztof Żurek, Dominik Duch, Piotr Adamiak, Krzysztof

2015, nr 2
artykuł
2024, nr 3, JTIT-artykuły
2024, nr 3, JTIT-artykuły
A Generalized Learning Approach to Deep Neural Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 3

Ponti, Francesca Frezza, Fabrizio Simeoni, Patrizio Parisi, Raffaele

2024, nr 3
artykuł
2025, nr 3, JTIT-artykuły
2025, nr 3, JTIT-artykuły
A Comprehensive Study on Path Loss Estimation Using Deep Hybrid Learning in 5G Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2025, nr 3

Yeaser, Kazi Md Abrar Hassan, Kazi Md Abir

2025, nr 3
artykuł
Secure Biometric Verification Station Based on Iris Recognition, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2012, nr 3

Czajka, Adam Piech, Krzysztof

2012, nr 3
artykuł
Contextual probability, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2003, nr 3

Wang, Hui

2003, nr 3
artykuł
Manipulation of compressed data using MPEG-7 low level audio descriptors, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2003, nr 2

Harders, Nick Perrow, Shane Stirling, David Lukasiak, Jason

2003, nr 2
artykuł
Detection of Monocrystalline Silicon Wafer Defects Using Deep Transfer Learning, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2022, nr 1

Fauzi, Ahmad Hadinata Iskandar, D. N. F. Awang Ganum, Adriana Chin, Lim Phei

2022, nr 1
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji