عباس الجبوري ناقشت رسالة ماجستير في كلية العلوم للبنات بجامعة بابل للطالبة نور علوان غانم (تصنيف محتوى Twitter المشبوه باستخدام طرق Naïve وطرق الغابة العشوائية)وقالت الطالبة مع ظهور تقنيات الويب وتوسعها تحتوي على كمية هائلة من البيانات والمعلومات لمستخدمي الإنترنت تطورت إلى منصات للتعارف وتبادل المعلومات،الآراء والأفكار تويتر والشبكات الاجتماعية الأخرى تكتسب بسرعة شعبية لأنها تشجع المستخدمين على التواصل ونقل ملفات الآراء حول مجموعة متنوعة من الموضوعات،والمشاركة في مناقشات مع مختلفالثقافات،وإرسال الرسائل حول العالم.وتهدف الدراسة إلى تصنيف المحتوى المشبوه على منصة Twitter باللغة الإنجليزية وتطبيق تقنية تحليل المشاعر (SA) على محتويات Twitter واستخدام تقنيات التعدين،والتي تفيد في تحليل التفاصيل في التغريدات حيثالآراء غير منظمة للغاية وغير متجانسة وإما سلبية،ايجابي او محايد. وأضافت الطالبة يتكون النظام المقترح من خمس مراحل رئيسية،المرحلة الأولى هي البيانات المجموعة التي تحتوي على تغريدات من تويتر.والمرحلة الثانية تتم المعالجة المسبقة للبيانات من خلال تطبيق خطوة مختلفة،الخطوة الثالثة تتضمن المرحلة تقنية تحليل المشاعر (SA) مع الاستخراج وتحديد الميزات باستخدام مصطلح وثيقة نهج التردد المقلوب (TF-IDF).والمرحلة الرابعة هي طرق التصنيف التي تم تطبيقها باستخدام مصنف Naive Bayes (NB) والغابة العشوائية (RF).وبينت تم تنفيذ تقنيات لإبراز أكثرها دقة تستخدم لتصنيف بيانات SMN وفي المرحلة الخامسة،نتائج التصنيف تم تقييم الخوارزميات بناءً على مقياس الأداء باستخدام الدقة،الدقة والاستدعاء وقياسات الدرجة f1.وأظهرت النتائج أنه تم تحقيق أعلى دقة من خلال تنفيذ RFC من 92.61 وNB بدقة 88.07،وهي جيدة جدًا عند مقارنتها بـالأبحاث الحديثة.