Представлена в редакцию

---

Машиностроение и компьютерные технологии
 
24 
 
Ссылка на статью: 
// Машиностроение и компьютерные технологии. 
2019. № 04. С. 24–41. 
DOI: 10.24108/0419.0001473 
Представлена в редакцию: 
19.03.2019 
© НП «НЭИКОН» 
УДК 004.89+004.77 
Распознавание ботов в онлайновых 
социальных сетях при помощи алгоритма 
«Случайный лес» 
Хачатрян М.Г.
1,
*
, Ключарев П.Г.
1
 
 
1
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия 
В настоящей статье была разработана модель на основе алгоритма машинного обучения 
«Случайный лес», позволяющая производить распознавание ботов в онлайновой социальной 
сети Twitter. Обучение алгоритма было произведено на наборе данных аккаунтов Twitter, 
состоящем из более чем 3000 пользователей и более 6000 ботов. Для подбора оптимальных 
гиперпараметров алгоритма, таких как число и глубина деревьев, на которых достигается 
наибольшее значение F
1
-метрики, был использован алгоритм кросс-валидации. В результате 
обучения алгоритма, использующего найденные оптимальные гиперпараметры, была получена 
модель. Сравнение данной модели с моделями других авторов путем тестирования на двух 
наборах данных показало, что она обладает высокими точностными показателями. 
Ключевые слова: «Случайный лес», Twitter, кросс-валидация, F
1
-метрика, стратификация 
Введение 
Онлайновые социальные сети играют важную роль в жизни миллионов людей, пре-
доставляя возможность создавать новые социальные связи [1], получать и отправлять но-
вости [2], вести обсуждение по интересующей тематике и т. д. Однако, помимо выполне-
ния обозначенных функций, онлайновые социальные сети предоставляют собой арену 
информационного противоборства [3], где под информационным противоборством пони-
мается соперничество субъектов информационного конфликта с целью усиления влияния 
на те или иные сферы социальных отношений, итогом, которого становится получение 
преимущества одной противоборствующей стороной и утрата подобных преимуществ 
другой стороной [4]. 
Одним из инструментов ведения информационного противоборства являются боты. 
Бот [5] – это программное обеспечение, предназначенное для имитации поведения реаль-
ного пользователя в онлайновых социальных сетях. При помощи ботов ведется недобро-

---

Машиностроение и компьютерные технологии
 
25 
совестная конкуренция, проводится политическая пропаганда, распространяется дезин-
формации и т. д. 
Существует множество статей, посвященных ботам в онлайновых социальных сетях. 
Как правило в статьях рассматривается влияние ботов на пользователей онлайновых со-
циальных сетей [6, 7, 8] и (или) методики их распознавания. В качестве методик распозна-
вания ботов часто используются различные алгоритмы машинного обучения, такие как: 
наивный байесовский классификатор [9], Марковский алгоритм кластеризации [10], дере-
во принятия решений [11] и т. д. 
Так как для алгоритмов машинного обучения требуется большое количество данных, 
то для исследований используются онлайновые социальные сети, которые предоставляют 
как можно большое количество информации о пользователях. Одной из самых используе-
мых для исследований является онлайновая социальная сеть Twitter [12], в которой дос-
тупна фактически вся информация о любом пользователе, если он специально не скрывает 
свои данные. 
В данной статье решается задача распознавания ботов в онлайновых социальных се-
тях при помощи алгоритма машинного обучения «Случайный лес» (Random Forest). В ка-
честве онлайновой социальной сети, в рамках которой решается поставленная задача, ис-
пользуется Twitter. В результате проведенного исследования была разработана модель, 
позволяющая по определенным данным аккаунта Twitter определять, к какому классу от-
носится аккаунт: бот или пользователь.