Architecture of a social media bot detection system
Notice bibliographique
Résumé
Modern information systems require efficient architectures to ensure high performance, scalability, and reliability. This article presents an approach to system architecture design that incorporates the latest technological solutions and methods for optimizing the processing of large data sets. The paper proposes an original architecture of a bot detection system based on the microservices paradigm and modern data processing techniques. Unlike existing solutions, the proposed system does not aim to develop a radically new classification method but focuses on the effective integration of well-established approaches within a unified architecture. The advancement of information technologies requires the development of architectural solutions that guarantee high performance and reliability of software systems. With the increasing volume of data and growing demands for processing speed, traditional architectural approaches require refinement. Research in this field is important for software developers and system architects. The aim of this study is to develop an architectural concept that meets modern requirements for performance, scalability, and security. The main objectives include analyzing existing approaches, identifying their advantages and drawbacks, and designing an efficient architecture that minimizes resource consumption and increases data processing speed. The study employed methods of architectural analysis, system modeling, performance testing, and comparative evaluation of different approaches. For the implementation of the architecture, modern technologies were used, including the microservices paradigm, containerization, and distributed computing. The proposed architecture improves system performance by optimizing request processing and distributing workloads across services. The use of containerization and orchestration enables flexible scalability and enhances system stability. Performance analysis has shown reduced request processing latency and efficient utilization of server resources. The developed architecture has proven its effectiveness in test environments and can be applied to high-load systems. Future research directions include the integration of artificial intelligence for automatic scaling and service optimization, as well as studying the impact of different caching strategies on overall system performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».