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dc.contributor.author Boughellaba, wissal
dc.contributor.author Djebrit, hanane
dc.date.accessioned 2022-05-26T11:00:21Z
dc.date.available 2022-05-26T11:00:21Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1051
dc.description.abstract L es sites de réseaux sociaux sont devenus très populaires ces dernières années. Les gens les utilisent pour trouver de nouveaux amis, mettre à jour leurs amis existants avec leurs dernières pensées et activités. Parmi ces sites, Twitter est celui qui connaît la croissance la plus rapide, sa popularité attire également de nombreux spammeurs qui infiltrent les comptes d’utilisateurs légitimes avec une grande quantité de messages de spam. Dans ce travail, nous discutons certaines caractéristiques basées sur l’utilisateur et sur le contenu qui différent selon la nature de l’utilisateur légitime ou spammeur. Ensuite, nous discutons des méthodes efficaces pour détection des spam. Ce travail vise à appliquer la bio-inspiration à ce problème, en particulier l’algorithme d’optimisation (EHO), en discutant leur efficacité. Malgré l’inefficacité des dispositifs et la limite de l’environnement et le temps de travail nous avons obtenu des résultats satisfaisants. EN_en
dc.publisher université Ghardaia EN_en
dc.subject Optimisation d’élevage d’éléphants (EHO), Bio-inspiré, Spam détecté, Méta-Heuristique, Heuristique, Optimisation combinatoire EN_en
dc.title Algorithme Bio-Inspiré Pour La Sécurité Dans Twitter EN_en
dc.type Thesis EN_en


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