I.引言社交媒体上的假概况可以采取多种形式,从张贴垃圾邮件的简单机器人到试图欺骗真正的用户以获取金钱,社交影响或其他非法目的的更高级的模仿者。传统方法(例如手动评论和用户报告)在处理大量的在线配置文件和互动方面的情况不足。这个差距强调了对更复杂的技术解决方案的需求。机器学习已成为在社交平台上处理假帐户的有效方法。通过利用机器学习算法,我们可以根据唯一的模式和特征自动发现并分类伪造的配置文件。社交媒体的越来越多的作用,与假帐户相关的挑战以及机器学习技术的进步都为开发旨在识别和对这些配置文件进行分类的工具的开发做出了贡献。本研究旨在通过提供一项全面的策略来通过机器学习来解决Instagram上的伪造资料问题,从而促进更安全,更可靠的在线空间。有关“使用机器学习的伪造概况识别和分类”的研究,其潜力有可能解决与用户信任,在线安全和平台完整性有关的关键问题。通过利用机器的功率
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