Fake accounts detection system based on bidirectional gated recurrent unit neural network

Online social networks have become the most widely used medium to interact with friends and family, share news and important events or publish daily activities. However, this growing popularity has made social networks a target for suspicious exploitation such as the spreading of misleading or malicious information, making them less reliable and less trustworthy. In this paper, a fake account detection system based on the bidirectional gated recurrent unit (BiGRU) model is proposed. The focus has been on the content of users’ tweets to classify twitter user profile as legitimate or fake. Tweets are gathered in a single file and are transformed into a vector space using the GloVe word embedding technique in order to preserve the semantic and syntax context. Compared with the baseline models such as long short-term memory (LSTM) and convolutional neural networks (CNN), the results are promising and confirm that using GloVe with BiGRU classifier outperforms with 99.44% for accuracy and 99.25% for precision. To prove the efficiency of our approach the results obtained with GloVe were compared to Word2vec under the same conditions. Results confirm that GloVe with BiGRU classifier performs the best results for detection of fake Twitter accounts using only tweets content feature

RIGA: A Regret-Based Interactive Genetic Algorithm

In this paper, we propose an interactive genetic algorithm for solving multi-objective combinatorial optimization problems under preference imprecision. More precisely, we consider problems where the decision maker's preferences over solutions can be represented by a parameterized aggregation function (e.g., a weighted sum, an OWA operator, a Choquet integral), and we assume that the parameters are initially not known by the recommendation system. In order to quickly make a good recommendation, we combine elicitation and search in the following way: 1) we use regret-based elicitation techniques to reduce the parameter space in a efficient way, 2) genetic operators are applied on parameter instances (instead of solutions) to better explore the parameter space, and 3) we generate promising solutions (population) using existing solving methods designed for the problem with known preferences. Our algorithm, called RIGA, can be applied to any multi-objective combinatorial optimization problem provided that the aggregation function is linear in its parameters and that a (near-)optimal solution can be efficiently determined for the problem with known preferences. We also study its theoretical performances: RIGA can be implemented in such way that it runs in polynomial time while asking no more than a polynomial number of queries. The method is tested on the multi-objective knapsack and traveling salesman problems. For several performance indicators (computation times, gap to optimality and number of queries), RIGA obtains better results than state-of-the-art algorithms

Decision processes based on incremental preference elicitation for multicriteria optimization, collective decision making and decision making under uncertainty

Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain). Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche des solutions optimales sur des espaces définis de manière explicite ou implicite (optimisation combinatoire). Pour la résolution de problèmes combinatoires, nous proposons et étudions une nouvelle approche, consistant à combiner l'élicitation incrémentale des préférences et l'exploration implicite des solutions potentielles. L'intuition sous-jacente est d'utiliser l'exploration des solutions potentielles pour identifier des questions informatives tout en exploitant les réponses obtenues pour mieux focaliser la recherche sur les solutions préférées. Cette approche nous a conduit à proposer des procédures de décision par élicitation incrémentale pour les problèmes de recherche dans un graphe d'états multi-objectifs, les problèmes de chemins optimaux et d'arbre couvrants dans les graphes multicritères, les problèmes de sac à dos multi-agents et les problèmes de décision séquentielle dans l'incertain. Nous établissons des résultats théoriques garantissant la correction des algorithmes proposés et présentons des tests numériques montrant leur efficacité pratique.This thesis work falls within the area of algorithmic decision theory which is at the junction of decision theory, operations research and artificial intelligence. Our aim is to produce algorithms allowing the fast resolution of decision problems in complex environments (multiple criteria, multi-agents, uncertainty). This work focuses on decision-theoretic elicitation and uses preferences to efficiently determine the best solutions among a set of alternatives explicitly or implicitly defined (combinatorial optimization). For combinatorial optimization problems, we propose and study a new approach consisting in interleaving incremental preference elicitation and preference-based search. The idea is to use the exploration to identify informative preference queries while exploiting answers to better focus the search on the preferred solutions. This approach leads us to propose incremental elicitation procedures for multi-objective state-space search problems, multicriteria shortest path problems, multicriteria minimum spanning tree problems, multi-agents knapsack problems and sequential decision problems under uncertainty. We provide theoretical guarantees on the correctness of the proposed algorithms and we present numerical tests showing their practical efficiency

Procédures de décision par élicitation incrémentale de préférences en optimisation multicritère, multi-agents et dans l'incertain

This thesis work falls within the area of algorithmic decision theory which is at the junction of decision theory, operations research and artificial intelligence. Our aim is to produce algorithms allowing the fast resolution of decision problems in complex environments (multiple criteria, multi-agents, uncertainty). This work focuses on decision-theoretic elicitation and uses preferences to efficiently determine the best solutions among a set of alternatives explicitly or implicitly defined (combinatorial optimization). For combinatorial optimization problems, we propose and study a new approach consisting in interleaving incremental preference elicitation and preference-based search. The idea is to use the exploration to identify informative preference queries while exploiting answers to better focus the search on the preferred solutions. This approach leads us to propose incremental elicitation procedures for multi-objective state-space search problems, multicriteria shortest path problems, multicriteria minimum spanning tree problems, multi-agents knapsack problems and sequential decision problems under uncertainty. We provide theoretical guarantees on the correctness of the proposed algorithms and we present numerical tests showing their practical efficiency.Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain). Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche des solutions optimales sur des espaces définis de manière explicite ou implicite (optimisation combinatoire). Pour la résolution de problèmes combinatoires, nous proposons et étudions une nouvelle approche, consistant à combiner l'élicitation incrémentale des préférences et l'exploration implicite des solutions potentielles. L'intuition sous-jacente est d'utiliser l'exploration des solutions potentielles pour identifier des questions informatives tout en exploitant les réponses obtenues pour mieux focaliser la recherche sur les solutions préférées. Cette approche nous a conduit à proposer des procédures de décision par élicitation incrémentale pour les problèmes de recherche dans un graphe d'états multi-objectifs, les problèmes de chemins optimaux et d'arbre couvrants dans les graphes multicritères, les problèmes de sac à dos multi-agents et les problèmes de décision séquentielle dans l'incertain. Nous établissons des résultats théoriques garantissant la correction des algorithmes proposés et présentons des tests numériques montrant leur efficacité pratique

Interactive resolution of multiobjective combinatorial optimization problems by incremental elicitation of criteria weights

International audienceWe propose an introduction to the use of incremental preference elicita-tion methods in the field of multiobjective combinatorial optimization. We consider three different optimization problems in vector-valued graphs, namely the shortest path problem, the minimum spanning tree problem and the assignment problem. In each case, the preferences of the decision maker over cost vectors are assumed to be representable by a weighted sum but the weights of criteria are initially unknown. We then explain how to interweave preference elicitation and search in order to quickly determine a near-optimal solution with a limited number of preference queries. This leads us to successively introduce an interactive version of dynamic programming, greedy search, and branch and bound to solve the problems under consideration. We then present numerical tests showing the practical efficiency of these algorithms that achieve a good compromise between the number of queries asked and the solution times

Incremental Weight Elicitation for Multiobjective State Space Search

This paper proposes incremental preference elicitation methods for multiobjective state space search. Our approach consists in integrating weight elicitation and search to determine, in a vector-valued state-space graph, a solution path that best fits the Decision Maker's preferences. We first assume that the objective weights are imprecisely known and propose a state space search procedure to determine the set of possibly optimal solutions. Then, we introduce incremental elicitation strategies during the search that use queries to progressively reduce the set of admissible weights until a nearly-optimal path can be identified. The validity of our algorithms is established and numerical tests are provided to test their efficiency both in terms of number of queries and solution times

A General Interactive Approach for Solving Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems with Imprecise Preferences

International audienceWe consider multi-objective combinatorial optimization problems where preferences can be represented by a parameterized scalarizing function that is linear in its parameters. Assuming that the parameters are initially not known, we iteratively collect preference information from the decision maker until being able to identify her preferred solution. To obtain informative preference information, we ask the decision maker to compare two promising solutions generated using the extreme points of the polyhedron representing the admissible parameters. Moreover, our stopping criterion guarantees that the returned solution is optimal (or near-optimal) according to the decision maker's preferences. Finally, we provide numerical results to demonstrate the practical efficiency of our approach

Optimalité potentielle et élicitation de poids dans les problèmes d'arbres couvrants multi-objectifs

International audienceL'optimisation combinatoire fondée sur les préférences est un domaine très actif actuelle-ment en théorie de la décision algorithmique. Il s'agit généralement de calculer les solutions optimales d'un problème par rapport à un modèle décisionnel complexe, défini pour prendre en compte différents points de vue complémentaires (décision multicritère, décision multi-agents, décision dans l'incertain). Beaucoup de contributions se focalisent sur cette tâche d'optimisa-tion, en omettant de considérer qu'il faut préalablement paramétrer le modèle décisionnel pour qu'il reflète au mieux les préférences du décideur. Ce paramétrage nécessite généralement de recourir à des méthodes d'élicitation destinées à choisir des valeurs de paramètres (e.g. poids des critères) pour rendre compte des préférences observées. Pour ce faire, des méthodes d'élicitation progressive et interactive ont été proposées (e.g. [2, 3, 4, 5]), mais pour des problèmes de passage à l'échelle, ces dernières ne peuvent être directement appliquées sur l'espace de décision lorsque celui-ci est de nature combinatoire, ce qui est notamment le cas dans les problèmes d'arbres couvrants multi-objectifs. Et quand bien même il serait envisagé de les employer, ceci nécessiterait de résoudre au préalable l'instance considérée de ce problème de graphe multicritère puisque l'espace de décision est dans ce cas défini implicitement comme étant l'ensemble des arbres couvrants Pareto-optimaux. Or cette dernière solution n'est pas réalisable puisqu'à ce jour, il n'existe pas d'algorithme efficace per-mettant de calculer l'ensemble des arbres couvrants Pareto-optimaux, dès lors que le nombre de critères du problème de décision est strictement supérieur à deux. Pour faire face à cette diffi-culté présente dans tout problème d'optimisation combinatoire multicritère, une solution a été proposée pour le problème de plus courts chemins multicritères lorsque la fonction d'agrégation est linéaire [1] ; elle consiste à intégrer un procédé d'élicitation des préférences à la résolution du problème de décision. L'objet de cette présentation est donc de travailler sur l'élicitation incrémentale des poids des critères pour le problème de l'arbre couvrant de poids minimum dans les graphes multicritères, de proposer une approche intégrant élicitation et résolution, et d'étudier expérimentalement son efficacité