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Detección de contaminadores de contenido en Twitter: una aproximación basada en el Aprendizaje Automático

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Detección de contaminadores de contenido en Twitter: una aproximación basada en el Aprendizaje Automático

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Puche Lara, I. (2020). Detección de contaminadores de contenido en Twitter: una aproximación basada en el Aprendizaje Automático. http://hdl.handle.net/10251/152409

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Title: Detección de contaminadores de contenido en Twitter: una aproximación basada en el Aprendizaje Automático
Author: Puche Lara, Ignacio
Director(s): Llobet Azpitarte, Rafael
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Read date / Event date:
2020-07-21
Issued date:
Abstract:
[ES] Uno de los principales usos diarios de internet son las redes sociales. En estas plataformas soncomunes las cuentas automatizadas no legítimas o también llamadas: ¿Contaminadores de Con-tenido¿. La existencia de dichos ...[+]


[EN] One of the main daily uses of the internet are social networks. On these platforms, there are com-monly automated non-legitimate accounts, the so-called ¿Content Polluters¿. The existence ofthese polluters is a problem ...[+]
Subjects: Aprendizaje Automático , Redes Sociales , Classificación de Bots , Aprendizaje Supervisado , Conjunto de datos Caverlee-2011 , Machine Learning , Social Networks , Malicious Bot Classification , Supervised Learning , Caverlee-2011 Dataset
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
Publisher:
Universitat Politècnica de València
degree: Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació
Type: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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