Das Suchergebnis hat sich seit Ihrer Suchanfrage verändert. Eventuell werden Dokumente in anderer Reihenfolge angezeigt.
  • Treffer 7 von 98
Zurück zur Trefferliste

Enriching the feature space of transfer learning in user analysis in online social networks

  • Wikipedia is the biggest, free online encyclopaedia that can be expanded by any-one. For the users, who create content on a specific Wikipedia language edition, a social network exists. In this social network users are categorised into different roles. These are normal users, administrators and functional bots. Within the networks, a user can post reviews, suggestions or send simple messages to the "talk page" of another user. Each language in the Wikipedia domain has this type of social network. In this thesis characteristics of the three different roles are analysed in order to learn how they function in one language network of Wikipedia and apply them to another Wikipedia network to identify bots. Timestamps from created posts are analysed to reveal noticeable characteristics referring to continuous messages, message rates and irregular behaviour of a user are discovered. Through this process we show that there exist differences between the roles for the mentioned characteristics.

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Metadaten
Verfasserangaben:Benjamin Zill
URN:urn:nbn:de:kola-17639
Betreuer:Jun Sun, Steffen Staab
Dokumentart:Bachelorarbeit
Sprache:Englisch
Datum der Fertigstellung:30.11.2018
Datum der Veröffentlichung:03.12.2018
Veröffentlichende Institution:Universität Koblenz, Universitätsbibliothek
Titel verleihende Institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Datum der Freischaltung:03.12.2018
Seitenzahl:Viii, 144
Institute:Fachbereich 4 / Institute for Web Science and Technologies
Lizenz (Deutsch):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG