تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
نموذج تصفية مشخصنة مختلط للمحتويات غيرالمرغوبة في وسائل التواصل الإجتماعي
A Hybrid Personalized Filtering Model for Unwanted Content in Online Social Network Services
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : إن المحتوى الكبير الذي ينشئه المستخدمين والناتج عن الاستخدام الشائع لخدمات التواصل الاجتماعي يُعرّض المستخدمين لأنواع مختلفة من المحتوى الذي قد يكون ضاراً أو غير مرغوب فيه. لا يمكن تعميم حلول حماية خصوصية المستخدم من مثل هذا المحتوى الغير مرغوب فيه بسبب التصورات المختلفة لما يُعتبر غير مرغوب فيه لكل فرد. ايضاً هناك سبب آخر لعدم قابلية التعميم وذلك يرجع إلى الاختلافات في القيم الثقافية بين المجتمعات، والتي يتم مشاركتها بين المستخدمين من نفس المجتمع. انطلاقاً من القيود و التحديات في أساليب التصفية وحماية الخصوصية الحالية، يهدف هذا العمل إلى توفير نموذج تصفية شخصي مختلط يدمج التحليل السياقي، السلوكي، العاطفي، والثقافي للكشف عن المحتوى الغير مرغوب فيه للافراد في خدمات التواصل الاجتماعي. سيدمج النموذج المقترح كلاً من تقنيات تعلم الآله وتنقيب البيانات لتحقيق هدفه. في هذا العمل أجرت الباحثة ثلاث دراسات تجريبية. كانت دراسة المستخدم الأولى بمثابة دراسة تجريبية أكدت على الحاجة إلى حل مشكلة المحتوى الغير مرغوب فيه. شملت الدراسة الثانية ٣٩٤ مشاركاً وكان هدفها تحديد فئات المحتوى الغير مرغوب فيه وايجاد العلاقة بين اختيارات المستخدمين للمحتوى الغير مرغوب وسماتهم الشخصية من خلال تحليل الارتباط والتبعية.استخدمت الدراسة التجريبية النهائية منصة تويتر لاستخراج ومعالجة الجداول الزمنية لعينة من المستخدمين الحقيقين لتقييم النموذج المقترح ببيانات حقيقية. للتحقق من صحة النتائج النهائية لنموذج التصفية الشخصية المختلط، قارنت الباحثة النتائج المستخرجة من النموذج مع ملاحظات المستخدم الصريحة وشبه الصريحة باستخدام الاختبارات الإحصائية. كشفت النتائج عن اتفاق بينهما. أظهرت النتائج أن العمر هو العامل الشخصي الأكثر ارتباطاً باختيار المستخدمين للمحتوى الغير مرغوب. ايضا اظهرت النتائج ان سلوك التعليق على الرسائل هو السلوك الاكثر تأثيرا على اختيارات المستخدم للمحتوى الغير مرغوب. يتكون نموذج التصفية الشخصية المختلط من ثلاث نماذج تصنيف: نموذج التصنيف المستند إلى تحليل المشاعر، نموذج التصنيف المستند إلى الثقافة، ونموذج التصنيف العربي. تم اعتماد مجموعة متنوعة من مصنّفات التعلم الآلي لتحقيق أفضل نتائج أداء وتم تقييمها باستخدام مقاييس الأداء والتصنيف. أخيراً، يمكن أن يكون للنموذج المقترح دور فعّال في تطوير حلول مخصصة لمشكلة المحتوى غير المرغوب، مما يزيد من جودة التجربة لمستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي. 
المشرف : أ.د. أروى بنت يوسف الأعمى 
نوع الرسالة : رسالة دكتوراه 
سنة النشر : 1442 هـ
2021 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Wednesday, September 1, 2021 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
مشاعل محمد السلميAlsulami, Mashael Mohammedباحثدكتوراه 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 47172.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث