Publication:
Detection of unreliable and reliable pages on Facebook

dc.contributor.authorSongram, Panida
dc.date.accessioned2023-12-16T10:57:14Z
dc.date.available2023-12-16T10:57:14Z
dc.date.issued2019
dc.date.issuedBE2562
dc.description.abstractCurrently; the number of Facebook pages is dramatically increased on Facebook because the users can easily create their own pages for free to promote their products and services for marketing purposes. Unfortunately; some of pages are created for malicious intention. Therefore; detecting and identifying malicious Facebook pages is a challenging task. To achieve the task; features extracted from four parts of pages; i.e.; page details; product/service details; user responses and post behavior of administrator are examined for the detection. The extracted features are investigated to detect reliable and unreliable pages based on supervised machine learning. First; Facebook pages are randomly collected and then they are labeled by five users. Facebook pages with agreement of five users are selected and their information are retrieved using the Facebook Graph API. Next; features are extracted from the information and investigated in the experiments. The experimental results indicate that the classification prediction is improved to 91.37% of accuracy. Finally; the significant features are analyzed to distinguish between unreliable and reliable pages.
dc.identifier.doi10.1007/s10015-018-0509-z
dc.identifier.issn1614-7456
dc.identifier.urihttps://harrt.in.th/handle/123456789/8545
dc.language.isoen
dc.subjectเฟซบุ๊ก
dc.subjectการตรวจจับ
dc.subjectการทำเหมืองข้อมูล
dc.subjectUnreliable Page
dc.subjectReliable Pages
dc.subjectFacebook Page
dc.subjectFeature Selection
dc.subjectData Mining
dc.subject.isced0322 บรรณารักษ์, สารสนเทศ และการศึกษาจดหมายเหตุ
dc.subject.oecd5.8 นิเทศศาสตร์และสื่อสารมวลชน
dc.titleDetection of unreliable and reliable pages on Facebook
dc.typeบทความวารสาร (Journal Article)
dspace.entity.typePublication
harrt.researchAreaสารสนเทศศาสตร์
harrt.researchGroupบรรณารักษศาสตร์และสารสนเทศศาสตร์
harrt.researchTheme.1Data Science
harrt.researchTheme.2Data Mining
mods.location.urlhttps://link.springer.com/article/10.1007/s10015-018-0509-z
oaire.citation.endPage284
oaire.citation.issue2
oaire.citation.startPage278
oaire.citation.titleArtificial Life and Robotics
oaire.citation.volume24
oairecerif.author.affiliationมหาวิทยาลัยมหาสารคาม. คณะวิทยาการสารสนเทศ. หน่วยวิจัยการประมวลผลขั้นสูงสำหรับงานด้านปัญญาประดิษฐ์ การประมวลผลภาพและหุ่นยนต์
Files