I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 ,   p p .   4 8 3 8 ~ 4 8 4 7   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 14 .i 6 . p p 4 8 3 8 - 4 8 4 7          4838     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Spa m so cia l medi a  profile de tec tion usin g  hybrid  po sitiv unla belled learni ng       Nidh A.   P a t el 1 ,   Nira li Na na v a t i 2   1 G u j a r a t   Te c h n o l o g i c a l   U n i v e r si t y ,   A h me d a b a d ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   S a r v a j a n i k   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   S u r a t ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 8 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Sep   3 0 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Oct  1 8 ,   2 0 2 5       On li n e   so c ial  n e two rk ( OSNs a re   a   c o m m u n ica ti o n   m e d i u m   o so c ial   in tera c ti o n   fo r   p e o p le,   wh e re   so c ial  a c ti v it ies ,   e n terta in m e n t ,   b u sin e ss - o rien ted   a c ti v it ies ,   a n d   i n fo rm a ti o n   a re   e x c h a n g e d .   It   c re a tes   a n   e n v iro n m e n t   with   wo rl d wid e   c o n n e c ti v i ty   wh e re   g ro u p o in d iv id u a ls  m a y   d i sc u ss   th e ir  in tere sts  a n d   a c ti v i ti e o n   so c ial  m e d ia  p latfo rm s.  Bil li o n o p e o p le  ro u ti n e ly   i n tera c with   so c ial  c o n ten t,   o p i n io n   sh a ri n g ,   re c o m m e n d a ti o n s,  n e two rk i n g ,   sc o u ti n g ,   so c ial   c a m p a ig n s,   a lertin g   o n   OSNs.   T h e   i n c re a se   in   p o p u larit y   o OSNs  c re a tes   n e c h a ll e n g e a n d   p e rsp e c ti v e to   th e   re se a rc h e rs  o so c ial  n e two r k s,  w h ich   is  o in tere st  i n   v a ri o u s   field s.  On e   o f   th e   m o st   p o p u lar  n e two rk in g   p l a tfo rm fo r   m icro b l o g g i n g   is  X   (fo rm e rly   Twit ter) .   M il li o n o f   sp a m   a c c o u n ts   h a v e   in u n d a ted   th e   X   n e tw o rk ,   wh ic h   c o u ld   d a m a g e   n o rm a u se rs'   se c u r it y   a n d   p r iv a c y .   He n c e ,   t h e   re se a rc h   in   t h is   fil e d   h a b e c o m e   e ss e n ti a fo e n h a n c i n g   re a u se rs'   p r o tec ti o n   a n d   id e n ti f y in g   sp a m   p ro fil e s.  I n   th is   m a n u sc rip t,   we   p ro p o se   h y b rid   a p p ro a c h   b a se d   o n   se m i - su p e rv ise d   lea rn in g   to   d e tec th e   sp a m   p r o fil e s.  Th e   p ro p o se d   wo rk   is  b a se d   o n   t h e   p o siti v e   a n d   u n lab e led   ( P U)  l e a rn i n g   a l g o r it h m ,   wh ich   lea rn fro m   a n   u n lab e led   d a tas e a n d   a   sm a ll   n u m b e o f   p o siti v e   in sta n c e s.   S imu latio n   re su l ts  d e m o n stra te  t h a o u a p p r o a c h   o u t p e rfo rm e d   e x isti n g   P lea rn in g   a p p ro a c h   b y   1 7 . 3 9 %   a n d   1 7 . 5 1 %   imp ro v e m e n re sp e c ti v e l y   in   sp a m   d e tec ti o n   ra te  o n   X   a n d   I n sta g ra m   d a tas e ts.   K ey w o r d s :   Ma ch in lear n in g   PU - lear n in g   Sem i - s u p er v is ed   So cial  m ed ia   So cial  s p am   Sp am   p r o f ile   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nid h A.   Patel   Gu jar at  T ec h n o l o g ical  Un iv er s ity   Ah m ed ab ad ,   I n d ia   E m ail: n id h i.p atel0 0 5 1 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   On lin s o cial  n etwo r k in g   ( O SN)   s er v ices  s o m etim es  r ef er r ed   to   as  s o cial  m ed ia  n etwo r k in g   is   an   o n lin p latf o r m   u s ed   b y   in d i v id u als  to   estab lis h   s o cial  n etwo r k s   an d   in ter ac tio n s   with   o th er s ,   to   co n v er s e   th eir   th o u g h ts   a n d   f ee lin g s   a b o u d i f f er en t   s u b jects  [ 1 ] .   T h u s o f   OSNs   h a s   in cr ea s ed   d u to   d ev elo p m en i n   tech n o lo g y   esp ec ially ,   th e   in te r n et ,   an d   h en ce   tr an s f o r m ed   t h way   p e o p le  in ter ac with   e ac h   o th er   [ 2 ] .   T h ese  OSNs   lin k   with   o th er   i n d iv id u als  b ased   o n   s im ilar   ac tiv ities ,   r ea l - life   b ac k g r o u n d s   o r   co n n ec tio n s ,   in d iv id u al ,   an d   ca r ee r   in ter ests   [ 3 ] .   I is   s im p le  to   ac ce s s   an d   u s OSN s   lik L in k ed I n ,   I n s tag r am ,   ( f o r m e r ly   T witter ) an d   Face b o o k .   T h r esu lt is ,   in d iv id u als in ter ac t w ith   o n a n o th er   o n   th ese  s o cial  m ed ia  p latf o r m s   [ 4 ] .   As  p er   th s u r v ey ,   a p p r o x i m ately   5   b illi o n   p e o p le  u s d if f er en s o cial  m ed ia  p l atf o r m s   to   co m m u n icate   with   f a m ily ,   f r ie n d s ,   an d   c o lleag u es  [ 5 ] .   W h en   u s er s   p o s co n ten lik tex t,  i m ag es ,   an d   v i d eo s ,   m ain tain in g   p r iv ac y   an d   s ec u r ity   b ec o m es  cr u cial  [ 6 ] ,   [ 7 ] .   Sp am   p r o f ile  u s er s   ar m ea n to   co n ce al  th e   id en tity   an d   p er s o n al  in f o r m a tio n   o f   in d iv i d u als  f o r   u n eth ic al  p u r p o s es  [ 8 ] .   Ou r   s o ciety   is   at  r is k   f r o m   s u ch   s p am   p r o f ile  ac c o u n ts .   I t is im p o r tan t to   f in d   s u c h   s p am   p r o f iles   o n   OSNs   [ 9 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S p a s o cia l m ed ia   p r o file d et ec tio n   u s in g   h y b r id   p o s itive  u n la b elled   lea r n in g   ( N id h i   A.   P a tel)   4839   A   s p a m m e r   i s   a   u s e r   w h o   p e r f o r m s   m a l i ci o u s   a ct i v it i es   o n   o n l i n e   p l a t f o r m s   w it h   t h e   i n t e n t o   d i s r u p s o c i a l   m e d i a   e n v i r o n m e n t s   a n d   c o m p r o m i s e   u s e r   p r i v a c y .   A c c o r d i n g   t o   X ,   s p a m   a cc o u n t s   t y p i c al l y   e x h i b it  b e h a v i o r s   s u c h   a s   p o s ti n g   h a r m f u l   l i n k s ,   e x c e s s i v e   r e tw e e ti n g ,   c r e a t i n g   m u l t i p l e   a c c o u n ts ,   s u s p i ci o u s   f o l l o wi n g   b e h a v i o r ,   o v e r u s e   o f   t h @ m en t i o n   a n d   # h a s h t a g   f u n c t i o n s   to   g a i n   a t te n t i o n ,   a n d   f r e q u e n p o s t i n g   o n   t r e n d i n g   t o p i c s   t o   a t t r a c t   ca s u a l u s e r   i n te r a c t i o n   [ 1 0 ] .   X   i s   a   o n e   o f   t h e   w e l l - k n o w n   s o c i a l n e t w o r k i n g   s i t es   t h a t   al l o ws   f o r   i n t e r a c ti o n   a n d   c o l l a b o r a t i o n   b e t w e e n   m i ll i o n s   o f   u s e r s .   X   wa s   e s t a b l is h e d   i n   2 0 0 6 .   X   h a s   a r o u n d   6 1 1   m i l l i o n   a n d   I n s t a g r a m   h a s   a r o u n d   2 , 0 0 0   m i l l i o n   a c ti v e   u s e r s   m o n t h l y   f o r   a   v a r i e t y   o f   m o t i v e s   [ 1 1 ] .   Acc o r d in g   to   a   r ec en a n al y s is ,   b etwe en   8 . 8 a n d   1 4 . 6 o f   all  X   p r o f iles   ar s p am .   T h is   co r r esp o n d s   to   b etwe en   2 9   an d   4 8   m illi o n   p r o f iles .   Fo r   I n s tag r am ,   th m a r k et  r esear ch e r s   at  g h o s d ata  h av e   n o also   co n d u cted   s u r v e y .   On   av er a g e,   th e r ar 9 5   m illi o n   I n s tag r am   s p am   ac co u n ts ,   wh ich   wo u ld   b e   ar o u n d   1 0 o f   th p latf o r m ' s   ac tiv u s er s   [ 1 2 ] .   I n   th is   s tu d y ,   we  f o cu s   o n   d etec tin g   s p am   p r o f iles   o n   two   m ajo r   OSN X   an d   I n s tag r am .   X   is   p r im ar ily   tex t - b ased   p latf o r m   with   f ea tu r es  s u ch   as  twee t s ,   r etwe ets,   h ash tag s ,   u s er   m en tio n s ,   f o llo wer ,   an d   f o llo win g   [ 1 3 ] .   T h is   m ak es  X   s u itab le  f o r   an aly zin g   co n ten t - b ased   an d   p r o f ile - b ased   f ea tu r es  in   s p a m   p r o f ile  d etec tio n .   I n s tag r a m ,   o n   th e   o th er   h an d ,   is   m o r f o cu s ed   o n   v is u al   co n ten an d   u s er   p r o f ile  attr ib u tes  s u ch   as  p r o f ile  p ictu r es,  u s er n am es,  an d   f o llo wer   r elat io n s h ip s   [ 1 4 ] .   T h d if f er en ce s   in   d ata  ty p es  an d   f ea tu r s ets  b etwe en   th ese  t wo   p latf o r m s   p r o v id co m p r e h e n s iv en v ir o n m e n t   to   ev alu ate   th e f f ec tiv en ess   a n d   g en er aliza b ilit y   o f   o u r   h y b r id   p o s itiv e - u n lab eled   lear n in g   ap p r o ac h   f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n .   T h is   d iv er s ity   in   b o th   allo ws u s   to   ev alu ate   th r o b u s tn ess   an d   g e n er aliza b ilit y   o f   o u r   h y b r id   p o s itiv e - u n lab eled   lear n in g   m eth o d   ac r o s s   v ar ied   s o cial  m ed ia  en v ir o n m en ts .   I is   d if f icu lt  t o   id e n tify   g r o u p s   o f   s p am m e r s   an d   h en ce   in d i v id u al  s p am   ac co u n u s in g   h e u r is tic  an d   class ical   m eth o d s   [ 1 5 ] [ 1 8 ] .   Ma ch in lear n in g   h elp s   to   ac h iev g o o d   ac cu r ac y   to   id en tif y   th s am [ 1 9 ] [ 2 1 ] Sp am   p r o f ile  d etec tio n   h as  b e en   p e r f o r m ed   in   d if f er e n way s   [ 7 ] ,   [ 1 5 ] ,   [ 2 2 ] .   E f f o r ts   h a v b ee n   d o n e   to   d etec t   s p am   p r o f iles   o n   OSNs   u s in g   h eu r is tic  an d   v a r io u s   m ac h in lear n in g   tech n i q u es  u s in g   class if icatio n   an d   clu s ter in g   tech n iq u es  [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] .   C lass if icatio n   tech n iq u es  r eq u ir lab ele d   d ataset ,   an d   in   clu s ter in g ,   th e   m o d el  is   tr ain ed   with   an   u n lab eled   d ataset.   Hy b r id   a p p r o ac h   r eso lv es  co n s tr ain ts   o f   class if icatio n   an d   clu s ter in g   an d   lea d s   to   ac cu r at p r ed ictio n s   with   im p r o v e d   d ec is io n - m ak in g .     T h p a p er   is   o r g a n ized   as  f o ll o ws:   th s u m m ar y   o f   r elate d   wo r k   o n   s p am   p r o f ile   d etec tio n   in   OSNs   is   m en tio n ed   in   s ec tio n   2 .   S ec tio n   3   d escr ib es  th p r o p o s ed   h y b r i d   ap p r o ac h .   Sectio n   4   h i g h lig h ts   th e   p er f o r m an ce   o f   ev alu atio n   r es u lts ,   an d   f in ally   s ec tio n   5   co n c lu d es th is   wo r k   with   f u t u r r es ea r ch   d ir ec tio n s .       2.   SPAM P RO F I L E   D E T E C T I O I O NL I NE   SO C I AL   N E T WO RK   T h r is i n   s o cial  ac tiv ities   a m o n g   r eg is ter ed   m em b er s   o f   t h X   s o cial   n etwo r k   h as  co n tr ib u ted   to   its   in cr ea s ed   p o p u lar ity .   X   s er v e s   as  b o th   m ic r o b lo g g in g   OSNs   an d   p latf o r m   f o r   n ews  u p d ates  at  th s am e   tim e.   C y b er cr im in als  h av r ec en tly   b ec o m m o r in ter ested   in   X   b ec au s o f   th in cr ea s i n   s o cial  co n tacts.  X   h as  b ee n   u s ed   b y   s p am   u s er s   to   d is s em in ate  s p am   co n ten t,  p u b lis h   p h is h in g   lin k s ,   in u n d at th n etwo r k   with   b o g u s   ac co u n ts ,   an d   ca r r y   o u t o th er   illeg al  o p er atio n s .   Fin d in g   th s p am   ac co u n ts   th at  ar p ar o f   th n etwo r k   o f   s p am m e r s   th at  c ar r y   o u th ese  ac tio n s   is   an   ess en tial  b eg in n in g .   Nu m er o u s   m et h o d s   t o   id en tify   a   g r o u p   o f   s p am m er s   h av b ee n   p u f o r th   b y   r esear ch e r s .   Ho wev er ,   ea c h   o f   th ese  s tr ateg ies f o cu s ed   o n   p ar ticu lar   g r o u p   o f   s p am m er s .   T h is   s tu d y   p r o p o s es  an   alter n ativ m et h o d   f o r   d etec tin g   s p am   ac c o u n ts   o n   X   b ased   o n   t h ch ar ac ter is tics   o f   s p am   ac co u n ts .   T o   en h an ce   th p e r f o r m a n ce ,   we  u s ed   h y b r id izatio n   m eth o d   f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n .   T h d if f er e n s tr ateg ies  h av b ee n   p r o p o s ed   d e p en d in g   o n   v ar io u s   f ea tu r es.  So m m e th o d s   f o r   id en tify in g   s p am   b ased   o n   u s er   p r o f ile  an d   m ess ag co n ten f ea tu r es  [ 2 5 ] [ 2 7 ] s o m wo r k   r elied   o n     g r ap h - b ased   f ea tu r es,  s p ec if ic ally   th co n n ec tio n   o f   s o cial   g r ap h   an d   d is tan ce   [ 2 8 ] [ 3 0 ] an d   s o m e   r esear ch   b ased   o n   em b ed d ed   UR L s   as  m eth o d   o f   ch ar ac te r is tics   o f   s p am   d etec tio n .   Acc o r d in g   t o   th s u r v ey ,   s p am   p r o f iles   ca n   b id en tifie d   b y   v ar i o u s   m eth o d s ,   n am el y   co m p r o m is ed   p r o f ile/acc o u n t,  co n ten t/tweet,   g r ap h /n etwo r k /f r ie n d s h ip ,   UR L s ,   b lack lis t ,   an d   h y b r id   b ased .   Pro f ile/ ac co u n t - b ased   f ea t u r e s   ar d ev elo p ed   b ased   o n   t h p r o p e r ties   an d   r elatio n s h ip   o f   u s er   ac co u n ts .   As  th ese  f ea tu r es  ar r elate d   t o   u s er   p r o f ile,   it  r ec o g n ized   all  th e   attr ib u tes  th at   wer co n n ec ted   to   ac co u n ts   o f   u s er s .   R esear ch   in   [ 3 1 ] [ 3 8 ]   ha s   i d en tifie d   s p am   p r o f iles   b ased   o n   p r o f ile/acc o u n b ased   f ea tu r es  u s in g   d if f e r en s o cial  m ed ia  d atasets   u s in g   class if icatio n .   T h r esear ch   in   [ 3 9 ] ,   [ 4 0 ]   h as   u s ed   class if icatio n   an d   clu s ter   s ep ar ately   f o r   id en tify in g   s p am   p r o f iles .   Sp am   p r o f ile  d etec tio n   u s in g   c o n ten t/tweet  b ased   in v esti g ates  co n ten f ea tu r es  wh ich   ar co n n ec ted   to   th twee ts   u s er s   p u b lis h ed .   Gu p ta  et   al .   [ 4 1 ]   h av id en tifie d   s p am   p r o f iles   b ase d   o n   c o n ten t/tweet  b ased   f ea t u r es  u s in g   d if f er en s o cial  m ed ia  d atasets   u s in g   class if icatio n .   C h u   et   al .   [ 4 2 ]   h av u s ed   class if icatio n   an d   clu s ter in g   s ep ar ately   f o r   id e n tify in g   s p am   p r o f iles .   Sp am   p r o f ile  d etec tio n   b a s ed   o n   g r ap h /n etwo r k / f r ien d s h ip   an aly ze s   th co n n ec tiv ity   an d     d is tan ce   o f   th g r ap h   o f   s o c ial  r elatio n .   R esear ch   in   [ 4 3 ] [ 4 7 ]   h av id en tifie d   s p am   p r o f iles   b ased   o n   g r ap h /n etwo r k /f r ie n d s h ip   f ea t u r es  u s in g   d if f er e n s o cial  m ed ia  d atasets   u s in g   class if icati o n .   T h r esear c h   in   [ 4 8 ] ,   [ 4 9 ]   h av u s ed   clu s ter in g   f o r   id e n tify in g   s p am   p r o f iles .   Ah m ed   an d   Ab u lais h   [ 5 0 ]   h av u s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 4 8 3 8 - 4 8 4 7   4840   class if icatio n   an d   clu s ter   s ep ar ately   f o r   id e n tify in g   s p am   p r o f iles .   T h len g th   r estrictio n   o n   twee d escr ip tio n s   m ak es  it  m o r lu cr ativ f o r   s p am m er s   to   s u b m it  UR L s   f o r   s h ar in g   h a r m f u co n ten th an   p lain   tex t.  R esear ch   in   [ 5 1 ] [ 5 4 ]   h as   id en tifie d   s p am   p r o f iles   b ased   o n   UR L   b ased   f ea tu r es  u s in g   d if f er en s o cial  m ed ia  d atasets   u s in g   class if icatio n   o f   UR L s .   T h b lack lis m eth o d   is   to   ch e ck   twee with   h ar m f u lin k s .   An y   twee with   at  least  o n h ar m f u lin k   is   m ar k ed   as  s p am .   T h to p ic  m o d eli n g   ap p r o ac h   an d   th k ey wo r d   ex tr ac tio n   ap p r o ac h   ar u s ed   to   g en er ate  th b lac k lis [ 5 5 ] Swe  an d   My o   [ 5 5 ]   h av id en tifie d   s p am   p r o f iles   b ased   o n   b lack lis b ased   f ea tu r es u s in g   d if f er e n s o cial  m ed ia  d atasets   u s in g   class if icatio n   o f   b lack lis t m eth o d s .   Sp am   ac co u n d ec e p tio n   is   n o o n ly   id en tifie d   b y   o n e   f ea tu r e,   b u t   co m b i n atio n   o f   a n y   tw o   o r   m o r m eth o d s   o f   p r o f ile   b ased ,   co n ten b ased ,   n etwo r k   b ased ,   UR L   b ased   o r   b lack lis b ase d .   T h e   r esear ch   in     [ 1 3 ] ,   [ 1 5 ] ,   [ 2 1 ] ,   [ 2 6 ] ,   [ 2 7 ] ,   [ 3 0 ] ,   [ 5 6 ] [ 6 6 ]   h av e   id en tifie d   s p am   p r o f iles   b ased   o n   d if f e r en f ea tu r es  u s in g   d if f er en t   s o cial  m ed ia  d atasets   u s in g   class if icatio n .   R esear ch   in   [ 1 4 ] ,   [ 1 6 ] ,   [ 6 7 ]   h as   u s ed   clu s ter in g   f o r   id en tify in g   s p am   p r o f iles .   G u p ta  an d   Kau s h al   [ 6 8 ]   h av e   u s ed   class if icatio n   an d   clu s ter   s ep ar ately   f o r   id en tify in g   s p am   p r o f iles .   F e o f   th e   r esear ch   th at  u s ed   h y b r id   o f   class if icatio n   an d   cl u s ter in g   [ 1 7 ] ,   [ 6 9 ]   f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n .     2 . 1 .     Resea rc h g a p   As  p e r   t h e   l ite r a tu r e   s u r v e y   a n d   a n a ly s is ,   m o s o f   t h e   wo r k   h as   b e e n   d o n e   e it h e r   o n l y   u s i n g   p r o f il e/ u s e r   b ase d   o r   c o n te n t /t wee t   b as ed   o r   g r a p h / n etw o r k / f r ie n d s h i p   b as e d   o r   UR L   o r   b la ck l is t   b ase d .   Usi n g   o n l y   s i n g le   f ea t u r is   n o c a p a b le   t o   d et ec s p a m   p r o f il es  d u t o   c h all en g es   wi th   n ew  ac co u n ts   o f   p r o f il [ 3 1 ] ev o l v i n g   s p am m e r   t ac t ics   [ 3 2 ] ,   [ 3 3 ] ,   li m it ed   c o n te x t   [ 3 9 ] ,   d e p e n d e n c y   o n   u s er   c o o p er at io n   [ 4 0 ]   i n   p r o f ile   b as ed   f ea t u r es ,   li m i te d   h is t o r ic al  b e h a v i o r   [ 4 1 ] ,   a m b ig u o u s   c o n te n t ,   s e n s i ti v it y   t o   c o n te n t c h a n g es  [ 3 6 ] ,   li m i te d   u s e r   i n t e r ac ti o n   a n a ly s is   [ 3 6 ]   i n   co n t e n t/t we et  b as ed   f e atu r es,  li m ite d   p r o f ile   c o n n e cti v it y   [ 4 3 ] ,   [ 4 8 ] in c o m p let g r a p h   d at [ 4 4 ] ,   [ 5 0 ] ,   d e p e n d e n ce   o n   g r a p h   c o n n ec ti v it y   [ 4 5 ] ,   [ 4 6 ] ,   s e n s i ti v i ty   to   f r i e n d - f i n d in g   [ 5 6 ] ,   [ 6 7 ]   s t r a te g i es   i n   g r a p h / n et wo r k / f r ie n d s h ip   b ase d   f ea t u r es,   UR L   o b f u s c ati o n   [ 5 0 ] ,   d ep en d en ce   o n   UR L   d at a b ases   [ 5 2 ] ,   p r iv ac y   co n c e r n s   [ 5 3 ] ,   lim ite d   UR L   a cc ess   [ 5 4 ] ,   r es o u r ce   in te n s i v [ 5 4 ]   i n   UR L   b ase d   f e at u r es .   I n   b la ck lis t   b ase d   f ea t u r es ,   i n co m p let e   a n d   o u t d ate d   b lac k l is ts   [ 5 5 ] ,   d e p e n d e n c y   o n   h is t o r ic al  d a ta ,   l im ite d   co n t ex tu al   u n d e r s t a n d in g ,   p r i v a cy   c o n c er n s   i n   b lac k l is t   b ase d   s o   t h e r e   is   a   n e ed   t o   i n v esti g ate   m o r e   o n   h y b r i d i ze d   f e at u r es .   T h h y b r i d i ze d   f ea t u r es   t h at   ca n   le a d   t o   b ett e r   d e cisi o n - m ak in g   [ 6 9 ] ,   d ee p e r   u n d e r s tan d i n g   o f   co m p le x   s y s t e m s ,   i d e n ti f y   t h e   p att e r n s   e f f ec ti v el y ,   co m p r e h en s iv v i ew   o f   a   u s er ' s   b e h a v i o r   [ 1 5 ]   m u lti p l d at p o in ts ,   in cr ea s t h r e d u n d a n c y   o f   s p am   d ete cti o n   [ 1 6 ] ,   an d   m o r a cc u r at p r ed i cti o n s   [ 1 7 ] .   T h e   p r o f il e/a cc o u n t   c o m p r is es   k e y   ele m e n ts   t h at   c an   b e   a p p li ed   o n   a n y   s o ci al   m e d ia   p l at f o r m .   F o r   u s e   o f   a n y   s o ci al   m e d ia   w it h o u an y   a d d it io n al   i n f o r m ati o n ,   a   p r o f ile   is   r e q u ir e d .   Usi n g   th p r o f ile ,   we   c a n   als o   d et er m i n e   d et ail   th at   h as   b e en   p o s te d   o n   s o ci al   m ed ia .   T h e   h y b r i d i z ati o n   o f   p r o f il e   a n d   c o n te n t   [ 5 9 ]   is   im p o r ta n t   b e ca u s e   it s   c o m b i n i n g   i n f o r m at io n   f r o m   b o t h   t h e   u s e r ' s   p r o f il ( s u c h   as  th ei r   ac c o u n t   d eta ils ,   h is t o r y ,   a n d   ac ti v i ty )   [ 3 2 ] ,   [ 3 4 ] ,   [ 3 6 ]   an d   t h co n te n t h ey   g en er at ( s u c h   as  p o s ts ,   c o m m en ts ,   o r   m es s ag es )   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ]   t o   b et te r   id e n ti f y   a n d   f l a g   p o te n tiall y   s p a m   o r   m al ici o u s   ac co u n ts   o n   s o c ial   m e d ia .   T h is   a p p r o a c h   is   u s e d   b y   o n li n c o m m u n i ties ,   s o c ial  m e d ia   p lat f o r m s ,   a n d   we b s i tes  t o   en h a n ce   t h eir   s p am   d ete cti o n   s y s te m s .   A u t h o r s   in   [ 1 3 ] ,   [ 1 5 ] ,   [ 2 1 ] ,   [ 2 6 ] ,   [ 2 7 ] ,   [ 3 0 ] ,   [ 5 6 ] [ 6 6 ]   h a v e   eit h e r   u s e d   c lass i f i ca t io n   o r   cl u s te r i n g   te ch n i q u es   s e p ar ate ly   wh i le   f ew  o f   th r esea r c h er s   [ 1 7 ] ,   [ 6 9 ]   h a v e   c o m b in e d   b o t h   a p p r o a c h es   t o   g e t t h ad v a n t a g e s   o f   b o t h .   Fu r th er ,   r esear ch   in   [ 1 7 ] ,   [ 6 9 ] ,   th m o d el  is   n o tr ain ed   u s in g   m u ltip le  iter atio n s .   T o   o v e r co m th e   ab o v g ap s ,   we  h er e b y   p r o p o s ed   h y b r i d   ap p r o ac h   u s in g   s em i - s u p er v is ed   b ased   o n   th p o s itiv an d   u n lab eled   ( PU)   lear n in g   m e n tio n ed   in   [ 7 0 ] ,   [ 7 1 ] .   Mo r e o v er ,   th e x is tin g   PU - l ea r n i n g   ap p r o ac h   [ 7 0 ]   is   class if icatio n - b ased .   T h is   ap p r o ac h   c o n s id er s   u n la b eled   in s t an ce s   as  n eg ativ in s tan ce s   b ec au s at  th in itial  lev el  lab elin g ,   u n lab eled   class es  ar d o n e   o n ly   with   p o s itiv e   in s tan ce s .   T o   ad d r ess   th a b o v is s u e,   th er e   is   n ee d   f o r   an   ac c u r ate  d etec tio n   m o d el  with   g o o d   lear n in g   p ar ad ig m .   I n   o u r   p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   we  u s ed   h y b r id   tech n iq u with   class if icatio n   an d   clu s ter in g   in s tead   o f   th ab o v ass u m p tio n .   W a p p lied   clu s ter in g   o n   n eg ativ in s tan ce s   an d   g o ac t u al  r esu lts ,   an d   s o   at  th in itia lev el,   we  g o th lab eled   in s tan ce s   o f   s p am   an d   non - s p am   p r o f iles .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h p r o p o s ed   PU - l ea r n in g   ap p r o ac h   is   h y b r id izatio n - b ase d   class if icatio n   an d   clu s ter in g   ap p r o ac h   f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n   in   OSN ,   an d   th s am h as  b ee n   m en tio n e d   in   d etail  in   th is   s ec tio n .   Fig u r 1   r ep r esen ts   th f lo o f   o u r   p r o p o s ed   ap p r o ac h .   T h p r o ce s s   s tar ts   w ith   th d ata  s elec tio n   s tag e.   Nex t,  in   th f ea tu r s elec tio n   s tag e,   we  u s ed   p r o f ile  an d   c o n ten t - b ased   f ea tu r es  o f   s o cial  p r o f iles .   Af ter   th at,   th f ea t u r ed   d ata  will  b p ass ed   in   th m a ch in lear n in g   m o d el.   T h is   p r o ce s s   will  b s to p p ed   with   g en u in an d   d ec ep tiv e   p r o f iles   with   ac cu r ac y ,   p r ec is i o n ,   r ec all ,   a n d   F1 - s co r e.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S p a s o cia l m ed ia   p r o file d et ec tio n   u s in g   h y b r id   p o s itive  u n la b elled   lea r n in g   ( N id h i   A.   P a tel)   4841       Fig u r 1 .   T h f lo o f   m eth o d o lo g ical  ap p r o ac h   t o   d etec t id e n tify   d ec ep tio n       3 . 1 .     Da t a s et   I n   m o s o f   th ex is tin g   wo r k ,   au th o r s   h av cr ea ted   th eir   o wn   d ataset.   So m au th o r s   h av u s ed   d ataset wh ich   is   p u b licly   av ailab le.   W u s ed   th X   d atase t h at  h as  b ee n   b u ilt  an d   u tili ze d   b y   th r esear ch er s   in   [ 2 7 ] ,   [ 5 9 ] .   Fo r   I n s tag r am ,   w co n s id er ed   t h d ataset  u s ed   i n   [ 7 2 ] .     3 . 2 .     F e a t ure  s elec t io n   Featu r s elec tio n   m eth o d   f u n ctio n s   as  p r ep r o ce s s in g   p h ase  f o r   class if icatio n   an d   p r ed ictio n   alg o r ith m s   [ 7 3 ] .   I n   o r d er   to   d if f er en tiate  b etwe en   s p am   a n d   n o n - s p am ,   it  is   im p o r ta n to   an aly ze   th e   twee co n ten [ 4 2 ]   an d   p r o f ile  d etai ls   [ 3 9 ] ,   [ 4 0 ]   t o g eth er .   T h p r o p o s ed   w o r k   co n s id er s   u s er   p r o f ile/acc o u n an d   co n ten t - b ased   f ea tu r es.   T h er e   ar s ix   u s er   p r o f ile  r elate d   f ea tu r es  in   X   d ataset  wh ich   r ep r esen th e   u s er   ac co u n t.  T h s ev e n   ad d itio n a f ea tu r es  wh ich   ar e   r elate d   t o   th twee t' s   co n ten ar e   also   co n s id er ed   in   o u r   wo r k .   I n   th is   way ,   f o r   th e   d ev elo p m en t   o f   ac cu r ate  d ete ctio n   m o d els,  a   to tal  o f   1 3   f ea tu r es  wh ich   ar e   m en tio n ed   in   T ab le  1   h a v b e en   co n s id er ed .   T a b le  1   g iv es  s u m m ar y   o f   ea ch   f ea tu r e.   T a b le  2   r ep r esen ts   th d etails o f   1 1   f ea t u r es o f   t h I n s tag r am   d ataset.       T ab le  1 .   L is t o f   f ea tu r es n am an d   d escr ip tio n   o f   X   d ataset  [ 5 9 ]   F e a t u r e   n a me   F e a t u r e   d e scri p t i o n   P r o f i l e   b a se d   f e a t u r e s   a c c o u n t _ a g e   A c c o u n t a g e   n o _ f o l l o w e r   Th e   f o l l o w e r   c o u n t o f   t h e   X   u sers   n o _ f o l l o w i n g   Th e   f o l l o w i n g s   c o u n t   o f   t h e   X   u sers   n o _ u serf a v o r i t e s   Th e   c o u n t   o f   f a v o r i t e s   X   u ser re c e i v e d   n o _ l i st s   Th e   c o u n t   o f   l i st s   X   u s e r   a d d e d   n o _ t w e e t s   Th e   c o u n t   o f   t w e e t s   X   u ser s e n t   C o n t e n t   b a s e d   f e a t u r e   n o _ r e t w e e t s   Th e   c o u n t   o f   r e t w e e t s t h e   t w e e t   n o _ t w e e t f a v o r i t e s   Th e   c o u n t   o f   f a v o r i t e s   t h i s   t w e e t   r e c e i v e d   n o _ h a s h t a g   Th e   c o u n t   o f   h a sh t a g i n c l u d e d   i n   t h e   t w e e t   n o _ u serm e n t i o n   Th e   c o u n t   o f   u s e r s m e n t i o n s i n c l u d e d   i n   t h e   t w e e t   n o _ u r l s   Th e   c o u n t   o f   U R Ls   i n c l u d e d   i n   t h e   t w e e t   n o _ c h a r s   Th e   c o u n t   o f   c h a r a c t e r s i n   t w e e t   n o _ d i g i t s   Th e   c o u n t   o f   d i g i t s   i n   t h e   t w e e t       T ab le  2 .   L is t o f   f ea tu r es n am an d   d escr ip tio n   o f   I n s tag r am   d ataset  [ 7 2 ]   F e a t u r e   n a me   F e a t u r e   d e scri p t i o n   p r o f i l e   p i c   P r e sen c e   o r   a b s e n c e   o f   a   p r o f i l e   p i c t u r e   f o r   t h e   u ser   n u m s/ l e n g t h   u s e r n a me   Th e   r a t i o   o f   n u m e r i c   c h a r a c t e r s   t o   t h e   t o t a l   l e n g t h   o f   t h e   u ser n a m e   f u l l n a me  w o r d s   F u l l   n a me   r e p r e se n t e d   a s   a   s e q u e n c e   o f   w o r d   t o k e n s   n u m s/ l e n g t h   f u l l   n a me   Th e   r a t i o   o f   n u m e r i c   c h a r a c t e r s   t o   t h e   t o t a l   l e n g t h   o f   t h e   f u l l   n a m e   n a m e = = u s e r n a me   C h e c k   f o r   e x a c t   s t r i n g   ma t c h   b e t w e e n   u ser n a m e   a n d   f u l l   n a m e   d e s c r i p t i o n   l e n g t h   Th e   n u m b e r   o f   c h a r a c t e r i n   t h e   u s e r   b i o   e x t e r n a l   U R L   H a s e x t e r n a l   U R o r   n o t   P r i v a t e   P r i v a t e   o r   n o t   P o st s   N u mb e r   o f   p o s t s   F o l l o w e r s   N u mb e r   o f   f o l l o w e r s   F o l l o w s   N u mb e r   o f   f o l l o w s       3. 3 .     Clus t er ing   p ha s e   C lu s ter in g   is   u s ef u to   f in d   t h ef f ec tiv in s tan ce s   f r o m   t h lar g d ata  a v ailab le  in   th d ataset.     T h o s in s tan ce s   wh ich   p lay   a   g r ea r o le  in   d eter m in in g   cla s s if icatio n   r esu lts   ar s o r ted   an d   ex tr ac ted   f r o m   tr ain in g   s am p les.  T h is   r ed u ce s   lar g d ata  wh ich   h as n o   g r e ater   im p ac t in   p r o d u ci n g   r esu lt s ,   h en ce   th er is   an   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 4 8 3 8 - 4 8 4 7   4842   in cr ea s in   s y s tem   ef f icien c y .   I n   o u r   wo r k ,   we   u s ed   th e   K - M ean s   clu s ter in g   alg o r ith m .   T h lab eled   i n s tan ce s   ar ex tr ac ted ,   an d   f r o m   th e m   lab eled   tr ain in g   s am p le  is   g en er ated .   Af ter   an aly s is   o f   th e   d if f er en v alu es  o f   K,   eq u als  2   g iv es  th b est   r esu lts .   T h r esu lt  o f   th clu s ter in g   alg o r ith m   is   p ass ed   to   th n ex t   p h ase  to   p er f o r m   th class if icatio n   o f   s p am   an d   n o n - s p am   p r o f iles .     3 . 4 .     Cla s s if ica t io n pha s e   C las s if icatio n   is   an   alg o r ith m   o r   m o d el  t h at  tak es  s et  o f   lab eled   s am p les  with   f ea tu r es  as  in p u t.     T h alg o r it h m   o r   m o d el  is   tr a in ed   d ep e n d in g   o n   class if y in g   th s et  o f   in s tan ce s   with   d i f f er en class es ,   an d   test in g   g ets  p er f o r m ed   o n   u n lab eled   d ataset.   W ap p lie d   d if f e r en s ix   class if icatio n   alg o r ith m s   n a m ely   d ec is io n   tr ee   class if ier ,   n aïv B ay es  class if ier ,   k - n ea r est  n ei g h b o r   class if ier ,   r an d o m   f o r est  class if ier ,   lo g is tic  r eg r ess io n ,   an d   s u p p o r t v ec to r   m ac h in f o r   d etec tin g   s p am   p r o f il es.     3 . 5 .     P r o po s ed  a lg o rit hm   T h p r o p o s ed   s p am   p r o f ile  d etec tio n   alg o r ith m   is   ex p lain ed   in   th is   s ec tio n .   T h o u tc o m o f   th e   clu s ter in g   alg o r ith m   will  p ass   to   class if icatio n   m o d el   th at  class if ies  s p am   an d   n o n - s p am   class es.  Her e,     we  p r o p o s s em i - s u p er v is ed   h y b r id   a p p r o ac h   b ased   o n   t h s tate - of - th e - ar PU - le ar n in g   ap p r o ac h   [ 7 0 ]   f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n   in   OSNs .   I n itially ,   we  co n s id er ed   PU   in s tan ce s   as  an   in p u to   th alg o r ith m .   Fo r   lab elin g   th e   u n la b eled   in s tan ce s ,   we  ap p lied   clu s ter in g   o n   th em   wh ic h   r esu lts   in   two   c lu s ter s .   On clu s ter   r ep r esen ts   th p o s itiv r e v iew  as  s p am   p r o f ile   an d   th e   s ec o n d   clu s ter   r ep r esen ts   n o n - s p a m   p r o f ile  as  g en u in e   r ev iews.  T h class if ier   is   th e n   g en er ated   b ased   o n   t h in itial  s et  o f   p o s itiv in s tan ce s   an d   th o u tp u o f   th e   clu s ter in g   p h ase.   T h is   g en er a ted   class if ier   i s   ap p lied   o n   th clu s ter   o f   n eg ativ r ev iews  ( n o n - s p a m   p r o f ile)   wh ich   f u r th er   g en er ates  two   class es  v iz.   s p am   p r o f ile  a n d   n o n - s p am   p r o f ile.   Her e,   s o m o f   th n o n - s p am   p r o f iles   m ay   n o b class if ied   co r r ec tly   an d   m a y   b elo n g   to   s p am   p r o f ile  class .   T o   i d en tify   th o s s p am   p r o f iles ,   a g ain   th e   class if ier   i s   g en er ated   b ased   o n   th e   in itial  s et  o f   p o s itiv i n s tan ce s   an d   o u tp u t   o f   n ewly   g en er ated   n eg ativ e   in s tan ce s   a n d   ap p lied   o n   n ew   s et  o f   n e g ativ p r o f ile  class es.  Un til  th s to p   r e q u ir em e n is   s atis f ied ,   th is   p r o ce s s   is   r ep ea ted .   I n   th e   en d ,   g e n er ated   two   s ets  o f   class if y   s p am   a n d   non - s p am   p r o f iles .   Alg o r ith m   1   s h o th p s eu d o   co d o f   th p r o p o s ed   h y b r id   a p p r o ac h   wh ich   is   c o m b in ati o n   o f   class if icatio n   an d   clu s ter in g   f o r   i d en tify in g   s p am   p r o f ile  d etec tio n .   Alg o r i th m   1   r e p r esen ts   th p r o p o s ed   id eo lo g y .     Alg o r ith m   1 : Pr o p o s ed   h y b r i d ized   PU - lear n in g   f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n   1.   Input: collection of  PU   instances.   2.   i ← 1;   3.   |W0 | ← |U1|;   4.   |W1| ← |U1|;   5.   U L ← Cluster (U);   6.   N ← Extract_ Negative   (U L );   7.   G ← Generate _Classifier   (P, U L);    8.   N L  ←  G(U)   9.   Li  ← Extract_ Negative   (N L );   10.   while |Wi| ≤ |Wi - 1| do   11.         Ci ← Generate_Classifier   (P, LiL);      // Generate classifier    12.         LiL ← Ci   (Li);                                       // Train classifier  applied in the unlabeled dataset    13.         Wi ← Extract_ Positives   (LiL);            // Extract positive (spam) instances  from labeled dataset    14.         Li+1 ← Li  -   Wi;                                   // Remove positive (spam)  profiles instances    15.         i ← i + 1;   16.   End while   17.   Return Ci   18.   Output: testing instances classified as positive and negative opinion reviews.       Her e,   P   is   n u m b er   o f   p o s itiv in s tan ce s ,   U1   is   o r ig in al  u n la b eled   d ata  s et,   C i   is   class if ier   at  iter atio n   i,  N   is   n eg ativ in s tan ce s ,   G   is   g en e r ated   class if ier ,   L i   is   u n lab ele d   s et  at  iter atio n   i,  an d   Wi   is   u n lab eled   i n s tan ce   class if ied   as p o s itiv b y   class i f ier   C i.       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   Fo r   th p er f o r m an ce   ev alu ati o n   o f   o u r   ap p r o ac h   with   ex is tin g   wo r k   o n   th d ataset  m en tio n ed   in     s u b - s ec tio n   3 . 1 ,   we  u s ed   d if f e r en Py th o n   lib r ar ies.  Fo r   tr ai n in g   an d   test in g   d ata,   we  co n s id er ed   th r atio   o f   s p am   an d   n o n - s p am   p r o f iles   to   b t h s am v iz.   1 : 1 .   Fo r   t h s im u latio n   a n d   c o m p a r is o n ,   d if f er en t   m o d els   wer tr ain ed   b ased   o n   r an d o m ly   s elec ted   1 . 5   m illi o n   twee ts   o u o f   2   m illi o n   twee ts .   Fo r   te s tin g ,   we  r a n d o m l y   s elec ted   2 5 , 0 0 0   twee ts   f o r   s p am   an d   r em ai n in g   2 5 , 0 0 0   t wee ts   f o r   n o n - s p am   p r o f iles .   Fo r   th e   I n s tag r am   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S p a s o cia l m ed ia   p r o file d et ec tio n   u s in g   h y b r id   p o s itive  u n la b elled   lea r n in g   ( N id h i   A.   P a tel)   4843   d ataset,   we  co n s id er ed   7 0 d ata  f o r   tr ain in g   an d   t h r em ai n in g   3 0 f o r   test in g   af ter   a n a ly s is   with   d if f er en tr ain in g   an d   test in g   r atio s .   W u tili ze d   th f o llo win g   s i x   class if ier s   in   th ex is tin g   an d   p r o p o s ed   ap p r o ac h   a n d   tr ain ed   th m o d el.   W u s ed d ec is io n   tr e class if ier ,   n aïv e   B ay es  class if ier ,   k - n ea r est  n ei g h b o r   class if ier ,   r a n d o m   f o r est  class if ier ,   lo g is tic  r eg r ess io n ,   an d   s u p p o r t v ec to r   m ac h in e.   W tr ain ed   th m o d el  a n d   th e n   test ed   it u s in g   test   d ataset.   Fo r   ev alu atio n ,   we  c o m p ar ed   th r esu lts   b y   ac c u r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F - s co r p ar am eter s .     W h av im p lem en ted   th ex is tin g   ap p r o ac h   [ 7 0 ]   an d   co lle cted   r esu lts   u s in g   v ar io u s   d atasets .   T h g r ap h s   in   Fig u r es  2   an d   3   d e p ict  th a cc u r ac y   o f   th X   a n d   I n s tag r am   d atasets   r esp ec tiv ely .   T h e   ax is   d en o tes  th d if f er en t ty p es o f   alg o r ith m s ,   an d   th ax is   r ep r esen ts   th c o r r esp o n d in g   ac c u r ac y   s co r es.           Fig u r 2 .   Acc u r ac y   c o m p ar is o n   o f   e x is tin g   an d   p r o p o s ed   ap p r o ac h   f o r   X   d ataset           Fig u r 3 .   Acc u r ac y   c o m p ar is o n   o f   e x is tin g   an d   p r o p o s ed   ap p r o ac h   f o r   I n s tag r am   d ataset       O u r   ap p r o a ch   h a s   b e en   c o m p a r ed   w i t h   ex i s t i n g   P U   l e a r n i n g   a l g o r i th m   [ 7 0 ]   o n   X   p r o f i le   a n d   c o n t en t - b a s e d   d a t a s e w i t h   i d e n t if i e d   f e a tu r e s   [ 5 9 ] .   O u r   a p p r o a ch   w h i ch   i s   h y b r i d   c lu s t e r in g   a n d   c l a s s i f i c a t i o n   t e ch n iq u e   o u tp e r f o r m s   th e   e x i s t in g   ap p r o a ch   i n   t er m s   o f   a c cu r ac y ,   p r ec i s i o n ,   r e c a l l,   a n d     F - s c o r e.   I n   T a b l e   3 ,   th e   h ig h e s t   l e v e l   o f   a c cu r a cy   w e   h av e   i s   6 2 . 5 0 %   u s in g   a   d e c i s i o n   t r e e   i n   an   e x i s t in g   a p p r o a ch ,   a n d   7 8 . 9 7 a c cu r a c y   u s i n g   r an d o m   f o r e s t   in   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h .   I n   T ab l e   4 ,   th e   h i g h e s l e v e o f   a c c u r a cy   we   h av i s   6 2 . 3 2 %   in   a n   ex i s t i n g   a p p r o a c h   an d   7 9 . 8 3 a c cu r ac y   in   t h p r o p o s ed   a p p r o a ch   u s i n g   t h e   r a n d o m   f o r e s t .   I n   b o th   d a t a s e t s ,   we   g o t   h i g h e r   a c cu r a cy   in   th e   p r o p o s e d   ap p r o a ch   u s i n g   r a n d o m   f o r e s t .   T h e   r a n d o m   f o r e s t   i s   an   e n s e m b l e   le a r n i n g   a lg o r i t h m   b y   co m b i n in g   m u l t i p l t r e e s   t o   i m p r o v p er f o r m a n ce   an d   r e d u c e   th e   r i s k   o f   o v e r f i t t in g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 4 8 3 8 - 4 8 4 7   4844   T ab le  3 .   C o m p a r ativ r esu lts   f o r   X   d ataset   A p p r o a c h   A c c u r a c y   ( %)   P r e c i s i o n   ( P )   R e c a l l   ( R )   F - sco r e   (F)   C l a s si f i e r   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   6 2 . 5 0   0 . 6 3 1 6   0 . 6 3 0 8   0 . 6 3 1 2   D e c i s i o n   t r e e   P r o p o se d   7 6 . 9 8   0 . 7 8 2 9   0 . 7 5 2 1   0 . 7 6 7 2   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 6 . 5 3   0 . 5 6 5 4   0 . 5 5 7 8   0 . 5 6 1 6   N a ï v e   B a y e s   P r o p o se d   6 9 . 8 7   0 . 7 0 6 7   0 . 6 9 2 8   0 . 6 9 9 7   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 8 . 0 9   0 . 5 9 8 1   0 . 5 8 7 3   0 . 5 9 2 7   K - n e a r e s t   n e i g h b o r   P r o p o se d   7 2 . 2 3   0 . 7 1 1 0   0 . 7 1 4 6   0 . 7 1 2 8   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   6 1 . 5 8   0 . 6 2 5 0   0 . 6 0 1 2   0 . 6 1 2 9   R a n d o m f o r e s t   P r o p o se d   7 8 . 9 7   0 . 7 8 1 2   0 . 7 7 2 9   0 . 7 7 7 0   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 7 . 4 7   0 . 5 9 3 5   0 . 5 6 8 1   0 . 5 8 0 5   Lo g i s t i c   r e g r e ssi o n   P r o p o se d   7 1 . 7 4   0 . 7 3 8 9   0 . 7 1 0 5   0 . 7 2 4 4   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   6 0 . 3 2   0 . 6 1 0 1   0 . 5 9 3 1   0 . 6 0 1 5   S u p p o r t   v e c t o r   ma c h i n e   P r o p o se d   6 9 . 8 1   0 . 7 2 4 2   0 . 7 0 5 8   0 . 7 1 4 9       T ab le  4 .   C o m p a r ativ r esu lts   f o r   I n s tag r a m   d ataset   A p p r o a c h   A c c u r a c y   ( %)   P r e c i s i o n   ( P )   R e c a l l   ( R )   F - sco r e   (F)   C l a s si f i e r   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   6 1 . 0 9   0 . 6 0 4 7   0 . 5 8 3 5   0 . 5 9 3 9   D e c i s i o n   t r e e   P r o p o se d   7 8 . 2 3   0 . 7 6 3 6   0 . 7 8 1 3   0 . 7 7 2 3   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 7 . 5 3   0 . 5 9 2 3   0 . 5 5 1 2   0 . 5 7 1 0   N a ï v e   B a y e s   P r o p o se d   7 3 . 3 8   0 . 7 5 3 1   0 . 7 4 5 8   0 . 7 4 9 4   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 9 . 5 8   0 . 5 8 0 8   0 . 6 0 4 2   0 . 5 9 2 3   K - n e a r e s t   n e i g h b o r   P r o p o se d   7 5 . 1 5   0 . 7 4 3 7   0 . 7 7 1 3   0 . 7 5 7 2   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   6 2 . 3 2   0 . 6 3 1 7   0 . 6 3 4 6   0 . 6 3 3 1   R a n d o f o r e s t   P r o p o se d   7 9 . 8 3   0 . 8 1 9 8   0 . 8 2 4 6   0 . 8 2 2 2   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 8 . 3 6   0 . 6 1 9 3   0 . 5 7 1 9   0 . 5 9 4 7   Lo g i s t i c   r e g r e ssi o n   P r o p o se d   7 1 . 9 1   0 . 7 3 9 1   0 . 7 2 5 1   0 . 7 3 2 0   Ex i s t i n g   [ 7 0 ]   5 6 . 7 3   0 . 5 8 4 1   0 . 5 6 9 1   0 . 5 7 6 5   S u p p o r t   v e c t o r   ma c h i n e   P r o p o se d   6 9 . 4 7   0 . 7 1 5 3   0 . 7 0 1 5   0 . 7 0 8 3       5.   CO NCLU SI O AND  F U T U RE   RE SE ARCH   DIR E C T I O NS   T h r ap id   g r o wth   o f   s p am   ac co u n ts   h as  b ee n   allo wed   b y   th o n g o in g   ex p an s io n   in   th v ar iety   o f   s o cial  n etwo r k   co n ten t.  X   is   g ain in g   p o p u lar ity   o n   s o cial  p latf o r m s   f o r   m ar k ete r s   an d   f r au d s ter s   wh o   f r eq u e n tly   u s e   s p am   ac c o u n ts   to   f u r th er   ac h iev e   th eir   g o als  b ec au s o f   its   o p en n ess ,   th c ap ac ity   to   in f lu e n ce   f ea tu r ed   tag lin es,  a n d   th ca p ac ity   to   i n f late  p r o f iles .   Sp a m m er   tech n iq u es  f o r   ev asio n   m u s b d ev elo p ed   in   o r d er   t o   m in im ize  t h im p ac o f   s p am   ac c o u n ts   o n   g e n u in u s er s .   T h is   r esear ch   co n d u cted   t h o r o u g h   an aly s is   o f   m ac h in lear n in g   class if ier s   f o r   id e n tific atio n   o f   s p am   ac co u n in   X   an d   I n s tag r am .   W h a v e   s u g g ested   s em i - s u p er v is ed   h y b r id   m et h o d   th at  in clu d es  cl u s ter in g   an d   class if icatio n .   Ou r   wo r k   wo u ld   h elp   to   cr ea te  u s ef u s y s tem   th at   ca n   id en tify   s p am   X   an d   I n s tag r am   ac co u n ts   an d   s ec u r g en u in u s er s   f r o m   s p am m er s .   As  p ar o f   f u tu r wo r k ,   th is   m o d el  ca n   b e x ten d ed   f o r   ad d itio n al  s ites ,   wh ich   ar e   af f licted   b y   m ass iv ely   p r o d u ce d   illeg al  ac co u n ts ,   s u ch   as  o th er   web   f o r u m s ,   em ail  s er v ices  wi th   m o r f ea tu r es,  an d   OSN   s er v ices.  I n   o r d e r   to   f in d   r elat ed   in f o r m atio n   at  a   g iv e n   m o m en t.  T wee tim estam p   ca n   a ls o   b in te g r ated   i n   th in v esti g ativ ap p r o ac h es f o r   s p am   p r o f ile  d etec tio n .       ACK NO WL E DG M E N T S   A u t h o r s   w o u l d   l i k e   t o   e x p r e s s   o u r   s i n c e r e   g r a t i t u d e   t o   a l l   t h o s e   w h o   h a v e   s u p p o r t e d   a n d   c o n t r i b u t e d   t o   t h i s   r es e a r c h .   P r i m a r i l y ,   f i r s t   a u t h o r   e x t e n d s   o u r   h e a r t f el t   t h a n k s   t o   o u r   Ph . D .   s u p e r v is o r   ( D r .   N i r al i   N a n a v a t i )   f o r   h e r   u n w a v e r i n g   g u i d a n c e ,   i n v a l u a b l e   i n s i g h t s ,   a n d   e n c o u r a g e m e n t   t h r o u g h o u t   t h e   r e s e a r ch   p r o c e s s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Nid h A.   Patel                               Nir ali  Nan av ati                               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S p a s o cia l m ed ia   p r o file d et ec tio n   u s in g   h y b r id   p o s itive  u n la b elled   lea r n in g   ( N id h i   A.   P a tel)   4845   C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au th o r s   d ec lar th at  th e y   h av n o   co n f licts   o f   in ter est r e lated   to   th is   wo r k .       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data s ets u tili ze d   in   th is   r esear ch   ar cited   in   r ef er e n ce   [ 2 7 ] ,   [ 5 9 ] ,   [ 7 2 ] .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   P .   A .   B h a t ,   M .   C h a i t r a ,   S .   R .   T h y l i ,   N .   A n i t h a ,   a n d   R a j e s h w a r i ,   F a k e   I n st a g r a m   p r o f i l e   d e t e c t i o n ,   8 t h   I E EE  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   S y st e m   a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   f o S u st a i n a b l e   S o l u t i o n s ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 - 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C S I TSS 6 4 0 4 2 . 2 0 2 4 . 1 0 8 1 6 8 9 2 .   [ 2 ]   V .   P a n d i ,   P .   N i t h i y a n a n d a m ,   S .   M a n i c k a v a s a g a m,  I .   M .   M e e r a s h a ,   R .   Ja g a n a t h a n ,   a n d   M .   K .   B a l a s u b r a ma n i a n ,   A   c o m p r e h e n si v e   a n a l y si s   o f   c o n su mer   d e c i si o n s   o n   T w i t t e r   d a t a s e t   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h m s,”   I AE S   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 8 5 1 0 9 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 1 . i 3 . p p 1 0 8 5 - 1 0 9 3 .   [ 3 ]   S .   C h e l a s ,   G .   R o u t i s,   a n d   I .   R o u ssa k i ,   D e t e c t i o n   o f   f a k e   I n st a g r a m   a c c o u n t v i a   ma c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s,   C o m p u t e rs   v o l .   1 3 ,   n o .   1 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / c o mp u t e r s 1 3 1 1 0 2 9 6 .   [ 4 ]   G .   R a j e s h ,   K .   P .   K a l a i v a n i ,   D .   H e m a l a t h a ,   V .   P r a b h u ,   a n d   N .   S .   R .   L i n g h a m ,   I d e n t i f i c a t i o n   o f   f a k e   a n d   sp a u s e r o n   s o c i a l   n e t w o r k i n g   p l a t f o r ms,   2 0 2 3   I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   a n d   C o n t r o l   f o En g i n e e ri n g   a n d   Bu s i n e ss  S y s t e m s ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 - 5,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C EB S 5 8 6 0 1 . 2 0 2 3 . 1 0 4 4 9 1 0 9 .   [ 5 ]   D a t a r e p o r t a l ,   G l o b a l   s o c i a l   m e d i a   s t a t i s t i c s ,   d a t a r e p o r t a l . c o m .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / d a t a r e p o r t a l . c o m / s o c i a l - m e d i a - u s e r s   [ 6 ]   T.   Q i u ,   X .   L i u ,   X .   Zh o u ,   W .   Q u ,   Z .   N i n g ,   a n d   C .   L.   P .   C h e n ,   A n   a d a p t i v e   so c i a l   s p a m mer  d e t e c t i o n   m o d e l   w i t h   semi - s u p e r v i se d   b r o a d   l e a r n i n g ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   En g i n e e ri n g ,   v o l .   3 4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   4 6 2 2 4 6 3 5 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E. 2 0 2 0 . 3 0 4 7 8 5 7 .   [ 7 ]   A .   M .   A l - Z o u b i ,   J .   A l q a t a w n a ,   a n d   H .   F a r i s,   S p a m   p r o f i l e   d e t e c t i o n   i n   s o c i a l   n e t w o r k b a s e d   o n   p u b l i c   f e a t u r e s,   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s ,   p p .   1 3 0 1 3 5 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I A C S . 2 0 1 7 . 7 9 2 1 9 5 9 .   [ 8 ]   A .   A l ma a t o u q   e t   a l . ,   I f   i t   l o o k l i k e   a   sp a mm e r   a n d   b e h a v e l i k e   a   s p a m mer,  i t   m u st   b e   a   s p a m mer:  a n a l y s i a n d   d e t e c t i o n   o f   mi c r o b l o g g i n g   s p a m   a c c o u n t s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   S e c u ri t y ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   4 7 5 4 9 1 ,   2 0 1 6 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 2 0 7 - 016 - 0 3 2 1 - 5.   [ 9 ]   X .   Zh e n g ,   Z.   Ze n g ,   Z.   C h e n ,   Y .   Y u ,   a n d   C .   R o n g ,   D e t e c t i n g   s p a mm e r o n   s o c i a l   n e t w o r k s,   N e u ro c o m p u t i n g ,   v o l .   1 5 9 ,   n o .   1 ,     p p .   2 7 3 4 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m.2 0 1 5 . 0 2 . 0 4 7 .   [ 1 0 ]   M .   C h a k r a b o r t y ,   S .   D a s,   a n d   R .   M a mi d i ,   D e t e c t i o n   o f   f a k e   u s e r i n   S M P s   u s i n g   N LP  a n d   g r a p h   e mb e d d i n g s,   a rXi v : 2 1 0 4 . 1 3 0 9 4 v 1 ,   2 0 2 1 .   [ 1 1 ]   M .   W o o d w a r d ,   Tw i t t e r   u s e r   st a t i st i c 2 0 2 5 :   w h a t   h a p p e n e d   a f t e r   x   r e b r a n d i n g ? ,   s e a r c h l o g i st i c s . c o m .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . se a r c h l o g i st i c s. c o m/ l e a r n / st a t i s t i c s/ t w i t t e r - u ser - st a t i st i c s /   [ 1 2 ]   C .   Er x l e b e n ,   9 5   M i l l i o n   b o t s:   o n e   i n   t e n   i n s t a g r a a c c o u n t s   i f a k e ,   b a si c t h i n k i n g . c o m .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . b a si c t h i n k i n g . c o m/ b o t s - i n st a g r a m - a c c o u n t s - f a k e /     [ 1 3 ]   P .   S o w m y a   a n d   M .   C h a t t e r j e e ,   D e t e c t i o n   o f   f a k e   a n d   c l o n e   a c c o u n t s   i n   T w i t t e r   u s i n g   c l a ssi f i c a t i o n   a n d   d i s t a n c e   me a s u r e   a l g o r i t h ms,   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n   a n d   S i g n a l   Pr o c e ssi n g ,   v o l .   2 6 5 ,   p p .   6 7 7 0 ,   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C S P 4 8 5 6 8 . 2 0 2 0 . 9 1 8 2 3 5 3 .   [ 1 4 ]   K .   Za r e i ,   R .   F a r a h b a k h sh ,   a n d   N .   C r e s p i ,   H o w   i m p e r s o n a t o r e x p l o i t   I n st a g r a t o   g e n e r a t e   f a k e   e n g a g e me n t ? ,   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n s ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 6,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C 4 0 2 7 7 . 2 0 2 0 . 9 1 4 9 4 3 1 .   [ 1 5 ]   C .   K u m a r ,   T .   S .   B h a r t i ,   a n d   S .   P r a k a s h ,   A   h y b r i d   d a t a - d r i v e n   f r a mew o r k   f o r   S P A M   d e t e c t i o n   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k ,   Pro c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   2 1 8 ,   p p .   1 2 4 1 3 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 2 . 1 2 . 4 0 8 .   [ 1 6 ]   T.   J o se   a n d   S .   S .   B a b u ,   D e t e c t i n g   s p a mm e r o n   s o c i a l   n e t w o r k   t h r o u g h   c l u st e r i n g   t e c h n i q u e ,   J o u rn a l   o f   Am b i e n t   I n t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i ze d   C o m p u t i n g ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 2 6 5 2 - 019 - 0 1 5 4 1 - 6.   [ 1 7 ]   G .   X u ,   J.   Q i ,   D .   H u a n g ,   a n d   M .   D a n e sh m a n d ,   D e t e c t i n g   s p a m mers   o n   s o c i a l   n e t w o r k s   b a se d   o n   a   h y b r i d   mo d e l ,   I E E E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   B i g   D a t a ,   Bi g   D a t a   2 0 1 6 ,   p p .   3 0 6 2 3 0 6 8 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / B i g D a t a . 2 0 1 6 . 7 8 4 0 9 6 0 .   [ 1 8 ]   A .   M .   P r i y a t n o ,   S p a mm e r   d e t e c t i o n   b a se d   o n   a c c o u n t ,   t w e e t ,   a n d   c o mm u n i t y   a c t i v i t y   o n   Tw i t t e r ,   J u rn a l   I l m u   K o m p u t e d a n   I n f o rm a s i ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   9 7 1 0 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 1 6 0 9 / j i k i . v 1 3 i 2 . 8 7 1 .   [ 1 9 ]   G .   Ja i n ,   M .   S h a r m a ,   a n d   B .   A g a r w a l ,   S p a m   d e t e c t i o n   i n   s o c i a l   m e d i a   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   a n d   l o n g   s h o r t   t e r mem o r y   n e u r a l   n e t w o r k ,   A n n a l s   o f   Ma t h e m a t i c a n d   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   8 5 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 4 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 4 7 2 - 0 1 8 - 9 6 1 2 - z.   [ 2 0 ]   B .   K a r d a ş,  I .   E.   B a y a r ,   T.   Ö z y e r ,   a n d   R .   A l h a j j ,   D e t e c t i n g   s p a t w e e t u si n g   mac h i n e   l e a r n i n g   a n d   e f f e c t i v e   p r e p r o c e ssi n g ,   Pro c e e d i n g o f   t h e   2 0 2 1   I E EE/ AC I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e s   i n   S o c i a l   N e t w o r k A n a l y si a n d   M i n i n g   p p .   3 9 3 3 9 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 8 7 3 5 1 . 3 4 9 0 9 6 8 .   [ 2 1 ]   S .   B .   A b k e n a r ,   E .   M a h d i p o u r ,   S .   M .   J a mei i ,   a n d   M .   H .   K a s h a n i ,   A   h y b r i d   c l a ss i f i c a t i o n   me t h o d   f o r   Tw i t t e r   s p a m d e t e c t i o n   b a s e o n   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   a n d   r a n d o m   f o r e s t ,   C o n c u rre n c y   a n d   C o m p u t a t i o n :   Pr a c t i c e   a n d   E x p e ri e n c e ,   v o l .   3 3 ,   n o .   2 1 ,   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / c p e . 6 3 8 1 .   [ 2 2 ]   R .   S h a r m a   a n d   A .   S h a r m a ,   F a k e   a c c o u n t   d e t e c t i o n   u si n g   t h e   mac h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e ,   S m a r t   C o m p u t i n g ,   p p .   1 9 7 2 0 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 2 0 1 / 9 7 8 1 0 0 3 1 6 7 4 8 8 - 25.   [ 2 3 ]   Z.   A l o m,   B .   C a r mi n a t i ,   a n d   E.   F e r r a r i ,   D e t e c t i n g   s p a a c c o u n t o n   T w i t t e r ,   2 0 1 8   I EEE / AC I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ad v a n c e s i n   S o c i a l   N e t w o rks  An a l y s i s   a n d   M i n i n g ,   p p .   1 1 9 1 1 1 9 8 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A S O N A M . 2 0 1 8 . 8 5 0 8 4 9 5 .   [ 2 4 ]   R .   H a ss a n   a n d   M .   R .   I sl a m,  D e t e c t i o n   o f   f a k e   o n l i n e   r e v i e w u si n g   s e mi - s u p e r v i se d   a n d   s u p e r v i s e d   l e a r n i n g ,   2 0 1 9   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   El e c t ri c a l ,   C o m p u t e r   a n d   C o m m u n i c a t i o n   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   7 ,   p p .   1 5 ,   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / EC A C E. 2 0 1 9 . 8 6 7 9 1 8 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 4 8 3 8 - 4 8 4 7   4846   [ 2 5 ]   G .   S t r i n g h i n i ,   C .   K r u e g e l ,   a n d   G .   V i g n a ,   D e t e c t i n g   s p a mm e r o n   s o c i a l   n e t w o r k s,”   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   2 6 t h   An n u a l   C o m p u t e r   S e c u r i t y   A p p l i c a t i o n C o n f e re n c e ,   p p .   1 9 ,   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 1 9 2 0 2 6 1 . 1 9 2 0 2 6 3 .   [ 2 6 ]   F .   B e n e v e n u t o ,   G .   M a g n o ,   T.   R o d r i g u e s,   a n d   V .   A l me i d a ,   D e t e c t i n g   sp a mm e r o n   Tw i t t e r ,   7 t h   A n n u a l   C o l l a b o r a t i o n ,   El e c t r o n i c   M e ssa g i n g ,   An t i - A b u se   a n d   S p a m   C o n f e re n c e ,   2 0 1 0 ,   p p .   1 - 10 .   [ 2 7 ]   C .   C h e n ,   J.   Z h a n g ,   X .   C h e n ,   Y .   X i a n g ,   a n d   W .   Zh o u ,   6   mi l l i o n   s p a t w e e t s :   a   l a r g e   g r o u n d   t r u t h   f o r   t i me l y   Tw i t t e r   s p a m   d e t e c t i o n ,   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n s ,   p p .   7 0 6 5 7 0 7 0 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C . 2 0 1 5 . 7 2 4 9 4 5 3 .   [ 2 8 ]   J.  S o n g ,   S .   L e e ,   a n d   J .   K i m,   S p a f i l t e r i n g   i n   Tw i t t e r   u si n g   s e n d e r - r e c e i v e r   r e l a t i o n s h i p ,   Re c e n t   A d v a n c e i n   I n t r u si o n   D e t e c t i o n   -   1 4 t h   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m ,   Be r l i n ,   U S A ,   p p .   3 0 1 3 1 7 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 642 - 2 3 6 4 4 - 0 _ 1 6 .   [ 2 9 ]   C .   Y a n g ,   R .   C .   H a r k r e a d e r ,   a n d   G .   G u ,   D i e   f r e e   o r   l i v e   h a r d ?   e mp i r i c a l   e v a l u a t i o n   a n d   n e w   d e s i g n   f o r   f i g h t i n g   e v o l v i n g   Tw i t t e r   sp a mm e r s,”   RAID 1 1 :   Pro c e e d i n g s o f   t h e   1 4 t h   i n t e r n a t i o n a l   c o n f e r e n c e   o n   Re c e n t   A d v a n c e s i n   I n t r u si o n   D e t e c t i o n ,   p p .   3 1 8 3 3 7 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 2 3 6 4 4 - 0 _ 1 7 .   [ 3 0 ]   A .   H .   W a n g ,   D o n t   f o l l o w   m e   -   s p a d e t e c t i o n   i n   Tw i t t e r ,   S E C RYPT   2 0 1 0   -   Pr o c e e d i n g o f   t h e   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S e c u r i t y   a n d   C ry p t o g ra p h y ,   p p .   1 4 2 1 5 1 ,   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 5 2 2 0 / 0 0 0 2 9 9 6 2 0 1 4 2 0 1 5 1 .   [ 3 1 ]   E.   V .   D .   W a l t   a n d   J .   El o f f ,   U si n g   mac h i n e   l e a r n i n g   t o   d e t e c t   f a k e   i d e n t i t i e s:   B o t v s   h u m a n s,”   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   6 ,     p p .   6 5 4 0 6 5 4 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 8 . 2 7 9 6 0 1 8 .   [ 3 2 ]   A .   K .   A l i ,   F .   S .   H a n o o n ,   a n d   S .   F .   R a h e e m ,   T h e   e f f e c t   o f   f e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o d s   i n   d e t e c t i n g   m a l i c i o u s   a c c o u n t s   i n   s o c i a l   m e d i a ,   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   S c i e n c e s   a n d   N a n o t e c h n o l o g y ,   v o l .   2 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 5 2 2 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 5 9 4 5 / j o a s n t . 2 0 2 3 . 2 . 1 . 2 1 5 - 2 2 4 .   [ 3 3 ]   S .   D .   M u n o z   a n d   E.   P .   G .   P i n t o ,   A   d a t a se t   f o r   t h e   d e t e c t i o n   o f   f a k e   p r o f i l e o n   s o c i a l   n e t w o r k i n g   s e r v i c e s,”   2 0 2 0   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   S c i e n c e   a n d   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e ,   p p .   2 3 0 2 3 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C S C I 5 1 8 0 0 . 2 0 2 0 . 0 0 0 4 6 .   [ 3 4 ]   A .   G u p t a   a n d   R .   K a u sh a l ,   To w a r d d e t e c t i n g   f a k e   u s e r   a c c o u n t s i n   F a c e b o o k ,   I S EA   Asi a   S e c u r i t y   a n d   Pri v a c y   C o n f e re n c e   2 0 1 7 2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S EA S P . 2 0 1 7 . 7 9 7 6 9 9 6 .   [ 3 5 ]   C .   C h e n ,   J.  Zh a n g ,   Y .   X i a n g ,   a n d   W .   Zh o u ,   A s y mm e t r i c   se l f - l e a r n i n g   f o r   t a c k l i n g   Tw i t t e r   s p a d r i f t ,   2 0 1 5   I EE C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n Wo r k sh o p s,  H o n g   K o n g ,   C h i n a ,   p p .   2 0 8 2 1 3 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N F C O M W . 2 0 1 5 . 7 1 7 9 3 8 6 .   [ 3 6 ]   A .   K h a l i l ,   H .   H a j j d i a b ,   a n d   N .   A l - Q i r i m,  D e t e c t i n g   f a k e   f o l l o w e r i n   Tw i t t e r :   a   m a c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   M a c h i n e   L e a rn i n g   a n d   C o m p u t i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   6 ,   p p .   1 9 8 2 0 2 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 8 1 7 8 / i j ml c . 2 0 1 7 . 7 . 6 . 6 4 6 .   [ 3 7 ]   A .   K .   A l i   a n d   A .   M .   A b d u l l a h ,   F a k e   a c c o u n t s   d e t e c t i o n   o n   s o c i a l   me d i a   u si n g   s t a c k   e n se mb l e   sy s t e m ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   3 0 1 3 3 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 2 i 3 . p p 3 0 1 3 - 3 0 2 2 .   [ 3 8 ]   M .   A l sa l e h ,   A .   A l a r i f i ,   A .   M .   A l - S a l man ,   M .   A l f a y e z ,   a n d   A .   A l mu h a y s i n ,   TSD :   D e t e c t i n g   sy b i l   a c c o u n t s   i n   T w i t t e r ,   2 0 1 4   1 3 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ma c h i n e   L e a r n i n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   p p .   4 6 3 4 6 9 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C M LA . 2 0 1 4 . 8 1 .   [ 3 9 ]   A .   N .   H a k i mi   e t   a l . ,   I d e n t i f y i n g   f a k e   a c c o u n t   i n   F a c e b o o k   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   i n   Ad v a n c e i n   V i su a l   I n f o rm a t i c s ,   C h a m,   S w i t z e r l a n d :   S p r i n g e r ,   2 0 1 9 ,   p p .   4 4 1 4 5 0 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 3 4 0 3 2 - 2 _ 3 9 .   [ 4 0 ]   S .   L e e   a n d   J .   K i m,   Ea r l y   f i l t e r i n g   o f   e p h e mer a l   ma l i c i o u a c c o u n t s   o n   Tw i t t e r ,   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   5 4 ,   p p .   4 8 5 7 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mc o m. 2 0 1 4 . 0 8 . 0 0 6 .   [ 4 1 ]   A .   G u p t a ,   H .   L a mb a ,   a n d   P .   K u mara g u r u ,   $ 1 . 0 0   p e r   R # B o st o n M a r a t h o n   # P r a y F o r B o s t o n :   a n a l y z i n g   f a k e   c o n t e n t   o n   Tw i t t e r ,   2 0 1 3   A PW G   e C r i m e   Re se a r c h e rs  S u m m i t ,   p p .   1 1 2 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / e C R S . 2 0 1 3 . 6 8 0 5 7 7 2 .   [ 4 2 ]   Z.   C h u ,   I .   W i d j a j a ,   a n d   H .   W a n g ,   D e t e c t i n g   so c i a l   s p a m   c a mp a i g n s   o n   Tw i t t e r ,   Pr o c e e d i n g o f   t h e   1 0 t h   i n t e rn a t i o n a l   c o n f e re n c e   o n   Ap p l i e d   C r y p t o g r a p h y   a n d   N e t w o rk   S e c u ri t y ,   p p .   4 5 5 4 7 2 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 3 1 2 8 4 - 7 _ 2 7 .   [ 4 3 ]   V .   M .   P r i y a d h a r sh i n i   a n d   A .   V a l a r m a t h i ,   A   n o v e l   sp a d e t e c t i o n   t e c h n i q u e   f o r   d e t e c t i n g   a n d   c l a ss i f y i n g   m a l i c i o u p r o f i l e s   i n   o n l i n e   so c i a l   n e t w o r k s,   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   a n d   F u zz y   S y s t e m s ,   v o l .   4 1 ,   n o .   1 ,   p p .   9 9 3 1 0 0 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / JI F S - 2 0 2 9 3 7 .   [ 4 4 ]   M .   F i r e ,   D .   K a g a n ,   A .   El y a s h a r ,   a n d   Y .   El o v i c i ,   F r i e n d   o r   f o e ?   f a k e   p r o f i l e   i d e n t i f i c a t i o n   i n   o n l i n e   so c i a l   n e t w o r k s,   S o c i a l   N e t w o rk  An a l y si s   a n d   Mi n i n g ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 3 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 2 7 8 - 0 1 4 - 0 1 9 4 - 4.   [ 4 5 ]   M .   M o h a mm a d r e z a e i ,   M .   E.   S h i r i ,   a n d   A .   M .   R a h ma n i ,   I d e n t i f y i n g   f a k e   a c c o u n t o n   so c i a l   n e t w o r k b a s e d   o n   g r a p h   a n a l y si s   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   a l g o r i t h ms ,   S e c u ri t y   a n d   C o m m u n i c a t i o n   N e t w o r k s ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 8 / 5 9 2 3 1 5 6 .   [ 4 6 ]   S .   Y .   B h a t   a n d   M .   A b u l a i s h ,   C o mm u n i t y - b a se d   f e a t u r e f o r   i d e n t i f y i n g   s p a mm e r i n   o n l i n e   so c i a l   n e t w o r k s,”   P ro c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 1 3   I E EE / AC M   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ad v a n c e s   i n   S o c i a l   N e t w o r k An a l y si s   a n d   M i n i n g ,   p p .   1 0 0 1 0 7 ,   2 0 1 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 2 4 9 2 5 1 7 . 2 4 9 2 5 6 7 .   [ 4 7 ]   S .   Y .   B h a t ,   M .   A b u l a i s h ,   a n d   A .   A .   M i r z a ,   S p a mm e r   c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   e n sem b l e   me t h o d o v e r   s t r u c t u r a l   s o c i a l   n e t w o r k   f e a t u r e s,   2 0 1 4   I E EE/ WIC / A C I n t e rn a t i o n a l   J o i n t   C o n f e re n c e   o n   W e b   I n t e l l i g e n c e   a n d   I n t e l l i g e n t   A g e n t   T e c h n o l o g y   -   Wo r k sh o p s ,   v o l .   2 ,   p p .   4 5 4 4 5 8 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W I - I A T. 2 0 1 4 . 1 3 3 .   [ 4 8 ]   M .   M o h a mm a d r e z a e i ,   M .   E.   S h i r i ,   a n d   A .   M .   R a h m a n i ,   D e t e c t i o n   o f   f a k e   a c c o u n t i n   so c i a l   n e t w o r k b a sed   o n   o n e   c l a s s   c l a ss i f i c a t i o n ,   I S e C u r e ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 7 3 1 8 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 2 2 0 4 2 / i s e c u r e . 2 0 1 9 . 1 6 5 3 1 2 . 4 5 0 .   [ 4 9 ]   F .   A h me d   a n d   M .   A b u l a i s h ,   A n   M C L - b a se d   a p p r o a c h   f o r   s p a m   p r o f i l e   d e t e c t i o n   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s,   1 1 t h   I EEE   I n t .   C o n f e re n c e   o n   T ru s t ,   S e c u r i t y   a n d   Pr i v a c y   i n   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n s,  T r u st C o m - 2 0 1 2   -   1 1 t h   I EEE  I n t .   C o n f e re n c e   o n   U b i q u i t o u C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n s ,   p p .   6 0 2 6 0 8 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / Tr u s t C o m. 2 0 1 2 . 8 3 .   [ 5 0 ]   F .   A h me d   a n d   M .   A b u l a i s h ,   A   g e n e r i c   st a t i st i c a l   a p p r o a c h   f o r   s p a d e t e c t i o n   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s ,   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   1 0 1 1 ,   p p .   1 1 2 0 1 1 2 9 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mc o m. 2 0 1 3 . 0 4 . 0 0 4 .   [ 5 1 ]   R .   R .   R o u t ,   G .   L i n g a m,  a n d   D .   V .   L.   N .   S o m a y a j u l u ,   D e t e c t i o n   o f   ma l i c i o u s o c i a l   B o t u si n g   l e a r n i n g   a u t o m a t a   w i t h   U R L   f e a t u r e i n   Tw i t t e r   n e t w o r k ,   I EEE  T ra n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 0 4 1 0 1 8 ,   A u g .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 0 . 2 9 9 2 2 2 3 .   [ 5 2 ]   P .   C .   L i n   a n d   P .   M .   H u a n g ,   A   st u d y   o f   e f f e c t i v e   f e a t u r e f o r   d e t e c t i n g   l o n g - s u r v i v i n g   Tw i t t e r   s p a a c c o u n t s,”   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   p p .   8 4 1 8 4 6 ,   2 0 1 3 .   [ 5 3 ]   Y .   H .   F .   J b a r a   a n d   H .   A .   S .   M o h a m e d ,   Tw i t t e r   s p a mm e r   i d e n t i f i c a t i o n   u si n g   U R L - b a s e d   d e t e c t i o n ,   I O C o n f e r e n c e   S e r i e s:   Ma t e r i a l S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   9 2 5 ,   n o .   1 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 X / 9 2 5 / 1 / 0 1 2 0 1 4 .   [ 5 4 ]   X .   Z h a n g ,   S .   Zh u ,   a n d   W .   L i a n g ,   D e t e c t i n g   s p a m   a n d   p r o mo t i n g   c a m p a i g n i n   t h e   Tw i t t e r   so c i a l   n e t w o r k ,   Pr o c e e d i n g s   -   I E E E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   D a t a   Mi n i n g ,   p p .   1 1 9 4 1 1 9 9 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C D M . 2 0 1 2 . 2 8 .   [ 5 5 ]   M .   M .   S w e   a n d   N .   N .   M y o ,   F a k e   a c c o u n t s   d e t e c t i o n   o n   Tw i t t e r   u s i n g   b l a c k l i s t ,   1 7 t h   I E EE / AC I S   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e ,   p p .   5 6 2 5 6 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I S . 2 0 1 8 . 8 4 6 6 4 9 9 .   [ 5 6 ]   I .   I .   - D u t se,   M .   L i p t r o t t ,   a n d   I .   K o r k o n t z e l o s ,   D e t e c t i o n   o f   s p a m - p o st i n g   a c c o u n t s   o n   Tw i t t e r ,   N e u ro c o m p u t i n g ,   v o l .   3 1 5 ,     p p .   4 9 6 5 1 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m . 2 0 1 8 . 0 7 . 0 4 4 .   [ 5 7 ]   F .   S .   A l s u b a e i ,   D e t e c t i o n   o f   i n a p p r o p r i a t e   t w e e t l i n k e d   t o   f a k e   a c c o u n t o n   Tw i t t e r ,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 0 5 3 0 1 3 .   [ 5 8 ]   M .   M a t e e n ,   M .   A .   I q b a l ,   M .   A l e e m,  a n d   M .   A .   I sl a m,  A   h y b r i d   a p p r o a c h   f o r   s p a m   d e t e c t i o n   f o r   Tw i t t e r ,   2 0 1 7   1 4 t h   I n t e r n a t i o n a l   Bh u r b a n   C o n f e r e n c e   o n   A p p l i e d   S c i e n c e s   a n d   T e c h n o l o g y ,   p p .   4 6 6 4 7 1 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I B C A S T. 2 0 1 7 . 7 8 6 8 0 9 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S p a s o cia l m ed ia   p r o file d et ec tio n   u s in g   h y b r id   p o s itive  u n la b elled   lea r n in g   ( N id h i   A.   P a tel)   4847   [ 5 9 ]   N .   S u n ,   G .   Li n ,   J.   Q i u ,   a n d   P .   R i m b a ,   N e a r   r e a l - t i m e   Tw i t t e r   sp a d e t e c t i o n   w i t h   mac h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   C o m p u t e rs  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   4 4 ,   n o .   4 ,   p p .   3 3 8 3 4 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 2 0 6 2 1 2 X . 2 0 2 0 . 1 7 5 1 3 8 7 .   [ 6 0 ]   I .   D a v i d ,   O .   S .   S i o r d i a ,   a n d   D .   M o c t e z u ma,   F e a t u r e c o m b i n a t i o n   f o r   t h e   d e t e c t i o n   o f   m a l i c i o u s   Tw i t t e r   a c c o u n t s,   2 0 1 6   I EE E   I n t e r n a t i o n a l   Au t u m n   Me e t i n g   o n   P o w e r,   El e c t ro n i c a n d   C o m p u t i n g ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R O P E C . 2 0 1 6 . 7 8 3 0 6 2 6 .   [ 6 1 ]   C .   M e d a ,   F .   B i s i o ,   P .   G a s t a l d o ,   a n d   R .   Zu n i n o ,   A   mac h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   Tw i t t e r   sp a mm e r s   d e t e c t i o n ,   I n t e r n a t i o n a l   C a r n a h a n   C o n f e re n c e   o n   S e c u ri t y   T e c h n o l o g y ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C C S T . 2 0 1 4 . 6 9 8 7 0 2 9 .   [ 6 2 ]   H .   S h e n   a n d   X .   L i u ,   D e t e c t i n g   s p a m mers   o n   Tw i t t e r   b a s e d   o n   c o n t e n t   a n d   so c i a l   i n t e r a c t i o n ,   2 0 1 5   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   N e t w o rk  a n d   I n f o rm a t i o n   S y st e m s f o C o m p u t e rs ,   p p .   4 1 3 4 1 7 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C N I S C . 2 0 1 5 . 8 2 .   [ 6 3 ]   M .   A .   A l b a h a r ,   D e t e c t i n g   f r a u d u l e n t   Tw i t t e r   p r o f i l e s :   a   m o d e l   f o r   f r a u d   d e t e c t i o n   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   I n n o v a t i v e   C o m p u t i n g ,   I n f o rm a t i o n   a n d   C o n t ro l ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   1 6 2 9 1 6 3 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 2 4 5 0 7 / i j i c i c . 1 5 . 0 5 . 1 6 2 9 .   [ 6 4 ]   J.  K a u b i y a l   a n d   A .   K .   Jai n ,   A   f e a t u r e - b a s e d   a p p r o a c h   t o   d e t e c t   f a k e   p r o f i l e s   i n   Tw i t t e r ,   Pr o c e e d i n g o f   t h e   3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Bi g   D a t a   a n d   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   p p .   1 3 5 1 3 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 3 6 1 7 5 8 . 3 3 6 1 7 8 4 .   [ 6 5 ]   N .   C .   L e ,   M .   T .   D a o ,   H .   L.   N g u y e n ,   T .   N .   N g u y e n ,   a n d   H .   V u ,   A n   a p p l i c a t i o n   o f   r a n d o w a l k   o n   f a k e   a c c o u n t   d e t e c t i o n   p r o b l e m:   a   h y b r i d   a p p r o a c h ,   2 0 2 0   RI VF  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g i e s ,   2 0 2 0 ,     p p .   1 - 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R I V F 4 8 6 8 5 . 2 0 2 0 . 9 1 4 0 7 4 9 .   [ 6 6 ]   D .   P u n k a m o l   a n d   R .   M a r u k a t a t ,   D e t e c t i o n   o f   a c c o u n t   c l o n i n g   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s,   2 0 2 0   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   E l e c t ri c a l   En g i n e e ri n g   C o n g r e ss ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i EE C O N 4 8 1 0 9 . 2 0 2 0 . 2 2 9 5 5 8 .   [ 6 7 ]   N .   E s h r a q i ,   M .   J a l a l i ,   a n d   M .   H .   M o a t t a r ,   D e t e c t i n g   s p a m   t w e e t s   i n   T w i t t e r   u s i n g   a   d a t a   s t r e a m   c l u s t e r i n g   a l g o r i t h m ,   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n g r e s s   o n   T e c h n o l o g y ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   K n o w l e d g e ,   p p .   3 4 7 3 5 1 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C T C K . 2 0 1 5 . 7 5 8 2 6 9 4 .   [ 6 8 ]   A .   G u p t a   a n d   R .   K a u sh a l ,   I mp r o v i n g   sp a d e t e c t i o n   i n   o n l i n e   s o c i a l   n e t w o r k s,   2 0 1 5   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o g n i t i v e   C o m p u t i n g   a n d   I n f o rm a t i o n   Pr o c e ssi n g ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 - 6,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C C I P . 2 0 1 5 . 7 1 0 0 7 3 8 .   [ 6 9 ]   K .   S .   A d e w o l e ,   T.   H a n ,   W .   W u ,   H .   S o n g ,   a n d   A .   K .   S a n g a i a h ,   Tw i t t e r   sp a m   a c c o u n t   d e t e c t i o n   b a se d   o n   c l u s t e r i n g   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   me t h o d s,”   J o u rn a l   o f   S u p e r c o m p u t i n g ,   v o l .   7 6 ,   n o .   7 ,   p p .   4 8 0 2 4 8 3 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 2 2 7 - 0 1 8 - 2 6 4 1 - x.   [ 7 0 ]   R .   N a r a y a n ,   J .   K .   R o u t ,   a n d   S .   K .   Jen a ,   R e v i e w   sp a d e t e c t i o n   u si n g   semi - s u p e r v i se d   t e c h n i q u e ,   A d v a n c e i n   I n t e l l i g e n t   S y s t e m a n d   C o m p u t i n g ,   v o l .   5 1 9 ,   p p .   2 8 1 2 8 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 10 - 3 3 7 6 - 6 _ 3 1 .   [ 7 1 ]   D .   H .   F u s i l i e r ,   R .   G .   C a b r e r a ,   M .   M . - Y .   - G ó m e z ,   a n d   P .   R o s s o ,   U s i n g   P U - l e a r n i n g   t o   d e t e c t   d e c e p t i v e   o p i n i o n   s p a m ,   W A S S A   2 0 1 3   -   4 t h   W o r k s h o p   o n   C o m p u t a t i o n a l   A p p r o a c h e s   t o   S u b j e c t i v i t y ,   S e n t i m e n t   a n d   S o c i a l   M e d i a   A n a l y s i s ,   P r o c e e d i n g s ,   p p .   3 8 4 5 ,   2 0 1 3 .   [ 7 2 ]   B .   B a k h s h a n d e h ,   I n st a g r a m   f a k e   s p a mm e r   g e n u i n e   a c c o u n t s,   k a g g l e . c o m .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / d a t a se t s/ f r e e 4 e v e r 1 / i n s t a g r a m - f a k e - s p a mm e r - g e n u i n e - a c c o u n t s   [ 7 3 ]   N .   I q b a l   a n d   P .   K u mar,  R e c e n t   d e v e l o p m e n t i n   so f t   c o m p u t i n g   b a se d   t e c h n i q u e s f o r   f e a t u r e   se l e c t i o n   a n d   d i s e a s e   c l a ss i f i c a t i o n ,   S u r a n a r e e   J o u r n a l   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   3 0 ,   n o .   2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 5 7 6 6 / s u j s t - 2 0 2 3 - 02 - e 0 1 8 7 2 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Nid h A.   P a te l           is  a   P h . D.  Re s e a rc h   S c h o lar   a G u jara Tec h n o l o g ica U n iv e rsit y   in   Ah m e d a b a d ,   G u jara t,   In d ia.   S h e   is  wo rk i n g   a a n   As sista n P r o fe ss o with   t h e   De p a rtme n t   o C o m p u ter   En g i n e e rin g   a I n stit u te  o S h re e   S wa m Atm a n a n d   S a ra sw a ti   In stit u te  o f   Tec h n o l o g y ,   S u ra t ,   I n d ia.   S h e   h o l d Ba c h e lo r   o f   E n g i n e e rin g   in   Co m p u ter  En g in e e rin g ,   M a ste o En g i n e e rin g   in   Co m p u ter  En g in e e rin g   with   a   sp e c ialize d   in   so ftwa re   e n g i n e e rin g .   He re se a r c h   fo c u se o n   m a c h in e   lea rn in g ,   a rti ficia i n telli g e n c e ,   d e e p   lea rn in g ,   d a ta  m in i n g ,   a n d   b i g   d a ta.  He a c a d e m ic  o u tp u i n c lu d e a   stro n g   p o rtfo li o   o jo u rn a a rti c les ,   re v ie w   a rti c le s,  a n d   c o n fe re n c e   p a p e rs.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il n id h i. p a tel0 0 5 1 @g m a il . c o m .         Dr .   Nir a li   Na n a v a ti           is  a n   a c c o m p li sh e d   As so c iate   P ro fe ss o in   Co m p u ter  En g i n e e rin g   a S a r v a jan ik   C o ll e g e   o En g i n e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y   (S CET ),   S u ra t ,   I n d ia .   S h e   e a rn e d   h e d o c t o ra d e g re e   fro m   S VN IT,   S u ra t,   f o ll o win g   a n   M . S .   in   Co m p u ter  S c ien c e   fro m   Ne Je rs e y   In stit u te  o Tec h n o l o g y   (NJ IT) Ne wa rk ,   USA.   P ri o to   a c a d e m ia,  sh e   g a in e d   in d u stry   e x p e rie n c e   a a   tec h n ica c o n s u lt a n t   wit h   IB M   F ra n c e   a n d   I n fo sy s   Tec h n o l o g ies   Lt d .   He re se a rc h   fo c u se o n   p ri v a c y ‑p re se rv in g   d a ta  m in in g ,   d a tab a se   sy ste m s,  a rti ficia in telli g e n c e ,   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   S h e   c o n tri b u ted   t o   p a ten ts  a n d   h a p u b l ish e d   e x te n siv e ly   jo u r n a a rti c les ,   b o o k   c h a p ters ,   a n d   c o n fe re n c e   p a p e rs.  Be y o n d   re se a rc h ,   sh e   is  a   c e leb ra ted   m e n to r.   U n d e r   h e r   g u id a n c e ,   st u d e n t   tea m wo n   first   p rize in   in ter n a ti o n a c o m p e ti ti o n s   in c lu d in g   th e   CS I In A p p   2 0 2 1   M e d ica ima g e   tran sla ti o n   a n d   2 0 2 0 ’s  G e n e ra ti v e   AI  b a se d   p ro jec t”,  a lo n g   wit h   a wa rd a th e   S m a rt  In d ia  Ha c k a th o n   a n d   I n n o v a ti o n 2 0 1 9 .   S h e   re g u larl y   d e li v e rs  e x p e rt  wo r k sh o p o n   AI ,   m a c h in e   lea rn i n g ,   p r iv a c y ,   a n d   d a ta   a n a l y ti c s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il n i ra li . n a n a v a ti @s c e t. a c . in .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.