黎巴嫩电讯数据库

在我们的测试中，我们能够准确识别出约 65% 的垃圾/机器人/不活跃账户，误报率极低。 评分是如何进行的？ 如果账户触发了工具中显示的 7-10 个（或更多）信号，我们会认定该账户是假的： 我们识别虚假账户的模型来自一个机器学习过程，该过程对数以万计的已知垃圾（和已知真实）Twitter 账户进行了测试。感兴息： 2018 年 7 月，我们从 3 个不同的垃圾邮件/机器人账户供应商处购买了 35,000 名虚假 Twitter 粉丝。 我们的供应商将这些粉丝 发送到一个 2016 年创建的空 Twitter 账 黎巴嫩电讯数据库 户，该账户在 2018 年 7 月的粉丝数为 0。交付这 35,000 名粉丝花了大约 3 周的时间，在这 3 周的时间里，我们每天都在收集粉丝的数据。 除了这 35,000 个已知垃圾邮件账户外，我们还从 SparkToro 的 400 万个账户数据库中随机抽取了 50,000 个非垃圾邮件账户。这样我们就有总共 85,000 个账户可以在 AWS […]