To apply k-means-based clustering t

To apply k-means-based clustering to spam detection on Twitter, some modifications were made to the StreamKM++
algorithm [5]. First, an additional parameter e was added as the threshold for a point to be considered part of a cluster found
using k-means++. Second, a detection scheme was implemented in order to classify points the moment they arrive from the
stream. As each new point comes in, our modified StreamKM++ finds the nearest coreset cluster based on the most recent set
of centers and calculates the Euclidean distance. If the distance is above the value of e, then the point is detected as spam and
is not inserted into the nearest coreset. Using this technique, spam instances are prevented from entering into the coresets.
The modified StreamKM++ is further defined in Algorithm

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ k หมายถึงการคลัสเตอร์เพื่อตรวจหาทวิตเตอร์สแปม ปรับเปลี่ยนบางอย่างขึ้น StreamKM ++อัลกอริทึม [5] ครั้งแรก อีมีพารามิเตอร์เพิ่มเติมถูกเพิ่มเป็นขีดจำกัดสำหรับจุดเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของคลัสเตอร์พบใช้ k-หมายถึง ++ สอง แผนการตรวจสอบได้ดำเนินการจัดประเภทคะแนนขณะที่พวกเขามาจากการลำธาร เป็นมาแต่ละที เราแก้ไข StreamKM ++ พบคลัสเตอร์ coreset ที่ยึดชุดล่าสุดของศูนย์ และแบบยุคลิดที่คำนวณ เป็นระยะห่างด้านบนของอี ถ้าตรวจพบจุดที่เป็นสแปม และไม่มีแทรกลงใน coreset ใกล้ที่สุด อินสแตนซ์สแปมโดยใช้เทคนิคนี้ จะไม่สามารถเข้าไปที่ coresetsการปรับเปลี่ยน StreamKM ++ เพิ่มเติมไว้ในอัลกอริทึม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมัคร k-means-based การจัดกลุ่มเพื่อการตรวจหาสแปมบน Twitter , การปรับเปลี่ยนบางอย่างเกิดขึ้นกับ streamkm
ขั้นตอนวิธี [ 5 ] ครั้งแรก เพิ่มค่า E เข้ามาเป็นเกณฑ์สำหรับจุดที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มพบ
ใช้ k-means . ประการที่สอง การตรวจสอบรูปแบบการใช้เพื่อแยกจุดขณะที่พวกเขามาถึงจาก
กระแส เป็นแต่ละจุดใหม่เข้ามาเราแก้ไข streamkm พบใกล้ coreset กลุ่มขึ้นอยู่กับล่าสุดชุด
ศูนย์และคำนวณระยะทางแบบยุคลิด . ถ้าระยะทางเกินค่าของ E แล้ว จุดที่ตรวจพบว่าเป็นสแปมและ
ไม่ได้แทรกเข้าไปใน coreset ที่ใกล้ที่สุด การใช้เทคนิคนี้ อินสแตนซ์ สแปมจะป้องกันไม่ให้เข้ามาใน coresets .
streamkm ดัดแปลงเพิ่มเติมมีกำหนดในอัลกอริทึม