تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : نموذج محسن للكشف عن التغريدات العربية الغير مرغوب فيها في تويتر AN ENHANCED SPAM DETECTION MODEL IN ARABIC TWEETS   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : تعد الرسائل الغير مرغوب فيها من الأنشطة التي تؤثر سلبا على تجربة المستخدمين للإنترنت. أحد أشهر تطبيقات التواصل الاجتماعي هو تويتر، حيث أن المستخدمين يقومون بتبادل رسائل قصيرة حول الأخبار، السياسة، وتجارب الحياة اليومية. وهذا ما أدى لانتشار واسع للرسائل الغير مرغوب فيها في منصة تويتر وتضم تلك الرسائل ما يلي: نشر إعلانات الغير مدفوعة، نشر محتوى ضار أو غير ذي صلة وتعتبر هذه الرسائل من المشاكل الأمنية الحديثة وأيضا هدراً للموارد. ظهرت مؤخرا عدة طرق وأساليب للتعرف وتحديد هوية مرسلو هذه الرسائل المزعجة. على الرغم من أن هذه الأساليب قدمت مساهمات أساسية في مجال اللغة الإنجليزية. إلا أن القليل منها حتى الآن مغطى باللغة العربية. هناك تحديات عدة تواجه الأساليب الحالية للكشف عن الرسائل الغير مرغوب فيها باللغة العربية، وبالأخص التعامل مع طبيعة اللغة العربية واستخراج الميزات. لذلك نحن نركز على تطوير نظام قوي للكشف عن الرسائل الغير مرغوب فيها يمكنه اكتشاف الإعلانات الموجودة في علامات التصنيف الشائعة بالمملكة العربية السعودية. وبناءً على ما سبق، تقترح هذه الرسالة نموذج التعلم العميق القائم على ذاكرة طويلة قصيرة الأمد (LSTM) نوع من بنية الشبكة العصبونية التكرارية (RNN) تعتمد هذه الآلية على تضمين الكلمات المدربة مسبقا باعتبارها هندسة ميزات حديثة للكشف عن الرسائل الغير مرغوب فيها المنشورة باللغة العربية. يحقق هذا النموذج المقدم درجة F1 بنسبة 99.28٪. والتي تتفوق على خوارزميات التعلم الآلي الأخرى المستخدمة للكشف عن الرسائل الغير مرغوب فيها باللغة العربية.  المشرف : د. محمد بشيري  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1441 هـ 2020 م  المشرف المشارك : د. منال كلكتاوي  تاريخ الاضافة على الموقع : Friday, August 21, 2020  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني مرام محمد دوغان Dogan, Meram Mohammed باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  46664.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث