témavezető: Kiss Gábor
helyszín (magyar oldal): Óbudai Egyetem - Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar - 1081 Budapest, Népszínház utca 8. helyszín rövidítés: ÓEBGK
A kutatási téma leírása:
Az internet és a mobiltelefonok széleskörű elterjedésével együtt jár, hogy az emberek szerte a világon az online közösségi média weboldalakon osztják meg a tudásukat, alkotnak véleményeket, onnan szereznek be információkat és nézegetnek személyes közösségi média profilokat.
A közösségi hálózat használata 2012 óta 73%-kal nőtt. A közösségi médiában bárki könnyen létrehozhat online profilokat, mely kamu profil esetén lehetőséget teremthet a személyazonosság megtévesztésére is, amely akár végzetes következményekkel járhat.
A közösségi hálózatok elemzése hasznos eszköz a társadalmi viselkedésről szóló információszolgáltatásra. A közösségi hálózatok elemzésével elérhető többek között a rosszindulatú viselkedések felderítése és az emberek magánéletének védelme, ami a közösségi hálózatok biztonságának növelését eredményezi.
Kutatási célok:
Ez a tanulmány feldolgozza a meglévő soft computing technikák elméletét és alkalmazásait a webes szociális média adatbányászatához.
A javasolt algoritmusok ArtiNeuro Fuzzy Clustering Algorithm (AFCA) és Hybrid AntNeuro Fuzzy Clustering Based Association with Classification (AFCAC), a közösségi média adatbányászatának területén a hamis profil azonosítása céljából, melyek biztonsági kockázatot jelentenek. A szociális hálózat adatbányászatához használható lágy számítástechnikai módszerek, mint az ANN és a Fuzzy halmazok adatainak felhasználásával készített keretrendszer leküzdheti a korábbi webbányászati módszerek főbb korlátait a közösségi média webhelyekről származó nagyméretű strukturálatlan és dinamikus weblog-adatok kezelésével. Az elkészített keretrendszer hibrid lágy számítástechnikai modellen alapul, amely hibrid 3 rétegű megközelítéseket használ az adatkészletek tesztelésére.
A tanulmány hatóköre a következőkre korlátozódik:
1. Javaslat néhány előrehaladott algoritmusra, amelyek a lágy számítástechnikai megközelítéseken alapulnak, mint például az ANN, a Fuzzy Logics és az ACO a szociális hálózatok elemzéséhez.
2. Több paraméteren alapuló hibrid előrehaladó algoritmusok javaslata ANN, fuzzy logika és ACO módszerek kombinációjaként, valamint tesztelési eszközök tervezése az R vagy Python és más szimulációs eszközök használatával a hatékony felhasználói osztályozásokhoz, hogy azonosítani lehessen az olyan problémákat, mint a hamis profilú felhasználók és csoportok, a gyűlöletcsoportok vagy terrorista csoportok rejtett információcseréje.
előírt nyelvtudás: angol B2 ajánlott nyelvtudás (magyar oldal): angol C1 további elvárások: Programozási ismeretek, a MATLAB és az R mint adatbányászati eszközök használata
Bejelentkezés
