استعمال البيانات الضخمة و الخوارزمية الجينية لتنبؤ بسلوك مستخدمين مواقع التواصل الاجتماعي من خلال الانحدار اللوجستي
DOI:
https://doi.org/10.57026/wsj.v7i23.534الكلمات المفتاحية:
البيانات الضخمة , الخوارزمية الجينية ,الإمكان الأعظم , أنموذج الانحدار اللوجستي.الملخص
يعد تصنيف الحسابات على منصة إنستغرام إلى حسابات حقيقية ومزيفة أمرًا ضروريًا لفهم ومكافحة ظاهرة النصب والاحتيال الإلكتروني استخدم هذا البحث البيانات الضخمة المتاحة من إنستغرام وبهدف معرفة الحسابات والصفحات الحقيقية أو المزيفة يتم نمذجتها باستعمال الانحدار اللوجستي الثنائي حيث تم استعمال احد اهم الانماذج الانحدار غير الخطي في تقدير معلمات الانحدار اللوجستي وباستعمال طريقة المحاكاة لإيجاد افضل تقدير المعلمات الانحدار اللوجستي الثنائي باستعمال طريقة الإمكان الأعظم الاعتيادية وتم تحسينها باستعمال الخوارزمية الجينية في التقدير لإيجاد افضل تقدير لمعلمات الانحدار اللوجستي و باستعمال المعيار الإحصائي متوسط مربعات الخطأ(MSE) لمقدرات الانحدار اللوجستي لغرض المقارنة بين طرائق تقدير معلمات الانحدار اللوجستي وقد توصلت النتائج ان طريقة الإمكان الأعظم المحسنة هي الفضلى بين طرائق التقدير لامتلاكها اقل متوسط مربعات الخطأ للمقدرات وفي الجانب التطبيقي توصلت النتائج باستعمال طريقة الإمكان الأعظم المحسنة والبيانات الخاصة بالصفحات الحقيقية و المزيفة حيث اتضح ان العوامل التي تودي إلى معرفة الحسابات الحقيقية من عدمها هي ( عدد الأشخاص أو الصفحات التي يتابعها المستخدم و طول السيرة الذاتية وتوفر الربط وتوفر الصورة الشخصية ومتوسط عدد الهاشتاج والفاصل الزمني بين المشاركة)وتعد هذا العوامل الأكثر تأثيرا لمعرفة الحساب مزيف أو حقيقيوتم تصنيف الحسابات إلى حقيقية أو مزيفة حيث أظهر النموذج دقة تصنيف بلغت 80% للحسابات الحقيقية و75% للحسابات المزيفة.
