Detección de spam utilizando el mecanismo KNN y árbol de decisión en redes sociales

Las redes sociales (SN) son plataformas en línea ampliamente utilizadas como herramientas de comunicación por millones de personas en la sociedad para construir relaciones sociales con otros por motivos profesionales, de conocimiento, políticos y muchos más. En la actualidad, todos están en línea, lo que convierte a las redes sociales en la red de información más extensa del mundo. Existen diferentes aplicaciones de SN como Twitter, Facebook y MySpace a través de las cuales las personas pueden comunicarse entre sí y enviar mensajes de texto, audio y video. Durante la comunicación, es posible que un usuario realice actividades no deseadas y envíe mensajes de spam que interrumpan el proceso de comunicación. Es difícil detectar este tipo de mensajes de spam. En este artículo se propone un mecanismo de detección de spam basado en árboles de decisión y el algoritmo KNN. En el mecanismo propuesto, aplicamos estos algoritmos a conjuntos de datos reales de Twitter para detectar mensajes de spam. Para analizar el mecanismo propuesto se utiliza la herramienta Weka. Se utilizan métricas de rendimiento como Tasa de Verdaderos Positivos, Tasa de Falsos Positivos, Precisión, Recall, F-medida y Clase para medir la ejecución del mecanismo propuesto.