О ПРИМЕНИМОСТИ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ БОРЬБЫ СО СПАМОМ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Статья посвящена рассмотрению возможности обработки спама и нежелательного контента в социальных сетях и других сервисах, где пользователи создают собственный контент (UGC - User-generated content), путем использования подхода кластеризации данных. Пользователи создают все больше контента, который нужно обрабатывать сервисам, в том числе и путем ручного модерирования. Одним из вариантов оптимизации модерирования, в том числе и ручного, является кластеризация. Задаче кластеризации данных посвящено множество научных работ. В работе осуществлена математическая постановка задачи кластеризации данных. Описан общий подход применения кластеризации данных. Произведен обзор существующих алгоритмов кластеризации: k-средних, k-медиан, expectation maximization, FOREL, c-средних, иеархической, минимально покрывающего дерева, послойный. Описаны преимущества и недостатки, а также входные данные и результаты данных алгоритмов. Рассмотрены возможные типы объектов в социальных сетях, которые можно кластеризовать для успешной борьбы с нежелательным контентом, а именно текстовая информация, изображения и учетные записи в сервисе. Приведены известные случаи применения подхода кластеризации социальных сетей и других UGC-сервисов для борьбы со спамом и нежелательным контентом.