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http://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2022.11.2.18

Design and Implementation of a LSTM-based YouTube Malicious Comment Detection System  

Kim, Jeongmin (상명대학교 정보보안공학과)
Kook, Joongjin (상명대학교 정보보안공학과)
Publication Information
Smart Media Journal / v.11, no.2, 2022 , pp. 18-24 More about this Journal
Abstract
Problems caused by malicious comments occur on many social media. In particular, YouTube, which has a strong character as a medium, is getting more and more harmful from malicious comments due to its easy accessibility using mobile devices. In this paper, we designed and implemented a YouTube malicious comment detection system to identify malicious comments in YouTube contents through LSTM-based natural language processing and to visually display the percentage of malicious comments, such commentors' nicknames and their frequency, and we evaluated the performance of the system. By using a dataset of about 50,000 comments, malicious comments could be detected with an accuracy of about 92%. Therefore, it is expected that this system can solve the social problems caused by malicious comments that many YouTubers faced by automatically generating malicious comments statistics.
Keywords
malicious comments; malicious comments detection; cybercrime prevention;
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