近日，泰国马哈沙拉堪大学的研究员 Panida Songram 发表论文《Detection of unreliable and reliable pages on Facebook》，使用监督机器学习检测 Facebook 页面的可靠性或不可靠性。据悉，Panida Songram 提取了大量有助于确定页面是否可靠的特性，包括页面详细信息、有关产品或服务的信息、用户响应以及页面管理员的帖子行为。然后，训练一个有监督的机器学习工具来分析这些特征，并将页面分为可靠和不可靠两类，分类准确率达到 91.37%。