Detection of Anomalies in User Behaviour

摘要

Internetové vyhledáváče se staly nepostradatelným nástrojem našeho každodenního života. Možnost pohodlně a bez prodlevy vyhledávát informace denně přiláká miliardy lidí. Bohužel někteří uživatelé, lidští či naprogramovaní, se snaží vyhledávače zneužívat ve svůj prospěch, a to například tím, že klikají v nadměrném množství na výsledky vedoucí na jejich doménu, aby zvýšili její popularitu, a tím zlepšili pořadí domény mezi výsledky. Takové chování však může často vést ke zhoršení uživatelského požitku ostatních návštěvníků, a obecně funkcionality vyhledávače. Možností, jak se proti podvodnému a jinému atypickému chování bránit, mají vyhledávače málo, jelikož musí zůstat snadno dostupné. Z důvodu obrovského objemu uživatelů také nepřipadá v úvahu detekovat podvádějící uživatele manuálně, což dále znemožňuje případné natrénování jednoduchého klasifikátoru. Tato bakalářská práce se zabývá způsoby hledání klasifikátoru pomocí metody učení bez učitele, který umožní detekovat toto anomální uživatelské chování. Dohromady ukazuje tři modely využívající různé charakteristiky uživatelských relací. Předbězné výsledky ukazují, že dosažené poznatky by se po dalším rozpracování mohly využít i v praxi.