Создание ботов вконтакте: гайд для старта на платформе / Хабр

конструктор чат-ботов для вконтакте, telegram, facebook, viber, talk-me, whatsapp, Instagram

Автоматизируйте

маркетинг и продажи

с помощью Salebot

Любые ваши идеи. Без знания программирования.

Попробовать — Это бесплатно!

Возможности платформы Salebot

Более 100 различных инструментов для автоматизации бизнеса

От простых автоворонок до полной автоматизации процессов

• Конструктор воронок с вариативными сценариями

  Создавайте чат-боты с самой сложной структурой. Отправляйте любые вложения: текст, файлы, изображения, видео, голосовые сообщения.

  Персонализируйте общение с вашими клиентами

• Единое окно для всех чатов и мессенджеров

  Общайтесь со своими клиентами в едином диалоговом окне на все каналы. Отправляйте файлы, видео, картинки и голосовые сообщения. Работайте с карточками клиентов, добавляя или изменяя нужную информацию

• SalebotCRM для удобной работы с клиентами

  Организуйте отдел продаж прямо на платформе Salebot с помощью встроенной CRM-системы без лишних интеграций и дополнительных затрат.

  Ни один потенциальный клиент не будет упущен

• Современные минилендинги для сбора заявок

  Создавайте уникальные посадочные страницы с добавлением любых элементов — картинки, видео, вывод динамической информации. Меняйте цвета, тексты формат, оформление с поддержкой кода на HTML/CSS

• Моментальные рассылки в мессенджеры

  Создавайте разовые рассылки по выбранным подключенным мессенджерам или по всем сразу, отправляя важную информацию своим клиентам. Встроена возможность добавлять любые вложения и сегментировать аудиторию по разным критериям

• Телефония внутри платформы

  Интеграция с облачной телефонией на борту Salebot! Единственное в своем роде решение, которое объединено с единым диалоговым окном и SalebotCRM. Звонок сохранится в карточке клиента для последующей работы менеджеров по продажам

• Email-рассылки без дополнительных интеграций

  Делайте массовые email-рассылки по своей базе прямо из платформы Salebot. Без сторонних интеграций и сложных настроек

Заказать разработку чат-бота

Если у Вас нет времени на создание бота, мы можем создать его за Вас.

Заказать разработку бота

Интеграции

Готовые интеграции с сервисами и услугами для максимального результата

Делайте рассылки в мессенджеры, собирайте обратную связь, подключайте CRM-системы, платежные сервисы и расширяйте функциональность сайта с помощью популярных сервисов, интегрированных в Salebot

Кейсы

Кейс

Чат-бот для сбора отзывов

Кейс

Чат-бот для автоматизации закрытого клуба по подписке с реферальной программой

Кейс

Чат-бота с функцией интернет-магазина с геймификацией

Кейс

Сеть Кофеен «9 bar coffee»

Кейс

Чат-бот в сетевом маркетинге

Кейс

Чат-бот компании «Стройплан»

Кейс

Бот, который помогает пациентам получить льготные препараты

Кейс

Чат-бот для тестирования, чек листов, игр, опросов

Тарифы

Гибкие и прозрачные цены

Оплата за месяц

Оплата за год

Бесплатный

Без рассылок

Базовый

Многоуровневые автоворонки

Стандарт

Автоворонки и рассылки

Премиум

Полная автоматизация вашего бизнеса

Дополнения к тарифам

+1 сотрудник199 ₽ / месяц

+1 мессенджер249 ₽ / месяц

+10000 сообщений в сутки1290 ₽ / месяц

Запишитесь на обучение

Нажимая кнопку «Записаться», вы даете согласие на обработку персональных данных

Ваша заявка на обучение успешно принята. Скоро с вами свяжется наш менеджер

По итогам курса вы получите профессию, а не просто теоретические знания о ней

Шаблоны воронок

Начните создание чат-бота с готового решения

Мы собрали сами популярные схемы воронок для быстрого старта

Продажи

Интернет магазин в чатботе с товарами из гугл таблицы

Создать из шаблона

Маркетинг

Запись в группу(экскурсия, автобус, групповое занятие)

Создать из шаблона

Маркетинг

Шаблон Yclients

Создать из шаблона

Маркетинг

Реферальная система

Создать из шаблона

Геймификация

Геймификация в чатах Телеграм (Игра на активность)

Создать из шаблона

Геймификация

Геймификация в чатах ВКонтакте (Игра на активность)

Создать из шаблона

Заказать разработку чат-бота

Если у Вас нет времени на создание бота, мы можем создать его за Вас.

Заказать разработку бота

Разработка чат-ботов Вконтакте и Telegram для бизнеса и общения

Разработка чат ботов для ВКонтакте и Telegram. Автоматизируйте процесс. Пусть на стандартные вопросы отвечает бот, а не человек.

Создание различных чат-ботов

Стоимость услуги от: 3500 ₽

Угадать, что именно будет востребовано в ближайшем будущем, сложно, но при наличии определенных знаний и опыта это становится возможным. По статистике, в настоящее время большую популярность получили чат-боты.

Сейчас у вас есть шанс оказаться в числе первых, и интегрировать чат-бота в свой бизнес с минимальными вложениями и окупить все свои затраты уже с первой продажи.

Почему это возможно? Все просто, мы живем в 21 веке, веке, в котором крайне важна скорость. Клиенту гораздо проще быстро получить необходимую информацию о товаре или услуге через чат. Ведь не всегда удобно заходить на сайт, и уже на сайте искать нужный товар или услугу. Согласитесь, каждый хочет быстро получить нужную информацию! А с использованием чат-бота, клиент получает необходимую информацию моментально.

Чат-боты отлично подойдут тем, кто оказывает услуги в интернете:

1. Интернет-магазинам;
2. Веб-студиям;
3. Рекламным агентствам;
4. Дизайнерам, веб-мастерам и программистам на фрилансе.

В то же время чат-боты применимы ко всем бизнес-нишам, поэтому использовать их может любая компания и для любых целей.

Что такое чат-бот

Чат-бот – это виртуальный собеседник, программа в мессенджере, которая имитирует общение с человеком. Она умеет автоматически выполнять нужные действия по команде или по расписанию. Бота можно «научить» тому, что интересно и важно клиентам. Бота можно научить шутить!

Высокая скорость обработки информации открывает безграничные возможности для бизнеса.

Клиенту нужно заказать такси, забронировать отель, купить какой-либо товар, узнать важную информацию, заказать пиццу? Бот справится с любой подобной задачей.

Бот не попадет в спам, потому что инициатор общения – сам пользователь. Именно он задает боту вопрос, ответ на который хочет получить. Самый простой пример – это запрос курса валют или прогноза погоды.

Я предлагаю Вам свои услуги по качественному созданию всевозможных чат-ботов для Вас и Вашего бизнеса. Мои цены и мастерство смогут Вас порадовать и удивить! К слову, стоимость разработки зависит от сложности бота! Чем сложнее бот, и чем больше у него функций, тем выше цена!

Автоматизируйте процесс.

Пусть на стандартные вопросы отвечает бот, а не человек!

Чат-бот VS Мобильное приложение

Клиент может выбирать, заказать ему разработку мобильного приложения или чат-бота.
Несколько аргументов в пользу чат-ботов:

Что получат Ваши клиенты благодаря чат-ботам

Чат-бот помогает бизнесу создавать поток клиентов, формировать лояльность, выстраивать доверительные отношения и стимулировать продажи, в том числе повторные.

• Новые эмоции

  Новый канал поступления заказов. Открыть контакт в привычном глазу мессенджере и за несколько секунд оформить заявку на товар или услугу – не только удобно, но и приятно. Люди ценят бренд за это и возвращаются за повторными покупками.

• Скорость

  Сокращение нагрузки для персонала компании. Чат-бот умеет отвечать на типовые вопросы и даже принимать заказы. Представьте, сколько человеческих ресурсов это сэкономит. К тому же чат-бот ответит клиенту намного быстрее.

• Солидность

  Улучшение имиджа компании. Инновационные разработки, полезные пользователям, всегда выглядят солидно.

• Информирование

  Дополнительную базу клиентов. У владельца чат-бота есть возможность бесплатно информировать своих покупателей о текущих предложениях через рассылку сообщений. Вероятность их прочтения пользователями очень высока. А все потому, что оповещение от чат-бота приходит такое же, как оповещение о новом сообщении от друга, коллеги или родственника.

Разработка чат-ботов Вконтакте и Telegram для бизнеса и общения

Закажите услугу сегодня и получите консультацию в подарок!

Как я могу к Вам обращаться

Пожалуйста укажите свое имя, чтобы я смог с Вами связаться!

Ваша почта

Пожалуйста укажите свою почту для связи!

Телефон

Пожалуйста укажите свой номер телефона!

Комментарий/Пожелание

Другие услуги

Это может пригодиться в будущем

Разработка навыков для Алисы

Стоимость:

от 4000 ₽

Разработка качественных, полезных, эффективных и не очень дорогих навыков для голосового ассистента Алиса. Пусть ваши пользователи общаются с Вами через навык, ведь это куда проще и удобнее!

Перейти к услуге

Помощь в разработке

Стоимость:

от 2000 ₽

Помощь и консультация в создании чат ботов или навыков для Алисы. Подробно расскажу обо всех нюансах при разработке и поделюсь своими знаниями и секретами.

Перейти к услуге

Создание и продвижение сайтов

Стоимость:

от 5000 ₽

Разработка сайтов любой сложности, а также их настройка и продвижение. К созданию сайта относится SEO, подключение Яндекс.Диалогов и Яндекс-турбо. Закажите разработку у профессионала!

Перейти к услуге

Как со мной связаться?

Свяжитесь со мной по любому поводу!
Я с радостью отвечу на все вопросы!

проработка сценария и выбор конструктора — Маркетинг на vc.

ru

Рассказываем, как создать эффективного виртуального помощника, который решает задачи бизнеса.

4787 просмотров

В этом материале маркетолог SendPulse Дарина Сорокина рассказывает о том, как чат-боты помогают бизнесу и на что обратить внимание при создании виртуального помощника.

Дарина Сорокина

Рынок чат-ботов растет и быстро развивается. Компании используют виртуальных помощников, чтобы автоматизировать продажи и коммуникацию с клиентами, разгрузить службу поддержки и отдел маркетинга. Согласно исследованию Oracle, 80% предпринимателей в 2020 году планируют использовать чат-ботов для своего бизнеса.

Чат-бот — это программа, которая с помощью заранее созданных сценариев взаимодействует с сотнями пользователями одновременно. В этой статье мы приведем примеры чат-ботов и расскажем, как для них создать сценарий и выбрать надежный визуальный конструктор.

Какими бывают чат-боты

Существуют различные чат-боты. Условно их можно разделить на основании следующих параметров:

• Платформа размещения. Например, ВКонтакте, Telegram, Facebook Messenger.
• Предназначение. В зависимости от поставленных целей чат-бот может быть консультантом, менеджером, помощником или гидом.
• Технические возможности. Чат-боты работают с помощью кнопок, команд или искусственного интеллекта. Бывают так называемые смешанные боты, которые объединяют и команды, и кнопки.

Примеры чат-ботов во ВКонтакте

Посмотрим на конкретных примерах, как чат-боты помогают бизнесу.

«Сберкот»

Чат-бот Сбербанка, его аудитория — молодые люди. Он помогает скачать приложение, оформить молодежную карту, узнать адреса отделений и получить информацию о бонусах. А еще отправляет милые стикеры, которые так любит молодежь.

Чат-бот концепт-художника

Бот Дмитрия Коклюшкина рассказывает об авторе, курсах и специальных предложениях. Также пользователи могут посмотреть галерею работ студентов и узнать об условиях оплаты. Какой бы шаг пользователь ни выбрал, он всегда может вернуться назад. Это помогает пользователю эффективно взаимодействовать с ботом и менять свои решения при необходимости.

«ТурБот»

Этот чат-бот работает преимущественно с командами пользователей. «ТурБот» собирает у клиентов всю необходимую информацию, чтобы подобрать выгодный тур. При необходимости подписчик может подключить менеджера или начать заново, нажав нужную кнопку.

«Сувлаки гирос»

Чат-бот службы доставки еды «Сувлаки» в Кирове знакомит подписчиков с меню и стоимостью блюд. Когда клиент определится с выбором, бот перенаправит его на сайт для оформления заказа.

«Чат-бот Лиза в Эрмитаже»

Однако не все чат-боты что-то продают, знакомят с компанией или отвечают на вопросы клиентов. Еще есть развлекательные боты и боты-экскурсоводы. Например, чат-бот Эрмитажа. Он организовывает персональную экскурсию каждому гостю: погружает пользователей в небольшое приключение и параллельно рассказывает об экспонатах в галерее.

Руководство по созданию чат-бота

Разработку чат-бота лучше всего начать со сценария и создания архитектуры.

Сценарий — это последовательность сообщений, которые имитируют живой диалог с пользователем и плавно продвигают его к намеченной цели. Продумайте цепочки диалогов и точки их пересечения, чтобы мотивировать пользователя на конкретное действие. Например, перейти на сайт, зарегистрироваться или оставить контакты.

Архитектура чат-бота — это его меню вместе с цепочками сообщений.

Расскажем подробнее, как подготовить сценарий чат-бота.

1. Установите цели, иначе диалог с пользователями не принесет никакого результата. Подумайте, зачем вам чат-бот и чего вы хотите достичь с его помощью. Проанализируйте работу службы поддержки и отдела продаж. Позвольте чат-боту отвечать на часто задаваемые вопросы пользователей и закрывать рутинные задачи, которые отнимают много времени.

2. Пропишите задачи. Опираясь на цели, определитесь с тем, что должен уметь чат-бот, чтобы повысить эффективность вашей работы. Предположим, вы хотите автоматизировать знакомство новых клиентов с брендом. Тогда чат-бот должен рассказывать о компании и ее продуктах, делиться полезными материалами и подключать по запросу менеджера.

3. Продумайте меню. Когда вы обозначили цели и прописали задачи, создайте меню — возможности чат-бота.

4. Подготовьте цепочки сообщений под каждую задачу. Предположим, основное меню бота состоит из следующих разделов: «О компании», «Товары» и «Доставка». Это значит, что вам следует составить как минимум три цепочки сообщений, внутри которых могут быть дополнительные цепочки. Для проработки сценариев удобно использовать такие онлайн-сервисы, как Coggle, MindMap, Miro и другие.

5. Продумайте архитектуру чат-бота и переходы между цепочками сообщений. Если у диалога есть начало, то должен быть и конец. Но в чат-боте все не так, как в стандартной переписке. Продумайте точки пересечения цепочек сообщений: они не должны обрываться. Чтобы диалог не зашел в тупик, предоставьте пользователю возможность вернуться на шаг назад или в главное меню.

6. Выберите подходящий инструмент. Например, визуальный конструктор чат-ботов Sendpulse позволяет создать виртуального помощника без привлечения разработчиков. Конструирование бота по заранее подготовленному сценарию напоминает сборку конструктора по инструкции: шаг за шагом вы соединяете нужные элементы и выстраиваете архитектуру.

Как выбрать сервис для создания чат-бота

Есть множество конструкторов, которые помогают разрабатывать чат-ботов без знания кода. Например, Manychat, Botmother, SendPulse, Aimlogic, Chatforma. Все они обладают различными возможностями и предлагают разные тарифные планы. Мы расскажем, как не ошибиться при выборе визуального конструктора:

1. Выберите каналы коммуникации, для которых хотите создать чат-бота. Составьте портрет целевой аудитории и проанализируйте, в каких социальных сетях и мессенджерах зарегистрированы ваши потенциальные клиенты. Если они используют ВКонтакте и Facebook Messenger — выбирайте конструктор, в котором можно создать ботов для этих каналов коммуникации.

2. Проанализируйте тарифные планы. Сравните тарифные планы и их возможности в разных сервисах. Посмотрите, сколько чат-ботов вы можете создать и с какими возможностями. Обратите внимание на количество сообщений для рассылки и число цепочек, доступных на тарифных планах. Узнайте, от чего зависит цена. Стоимость пакета может быть фиксированной или меняться в зависимости от количества сообщений, подписчиков и других факторов.

3. Обратите внимание, какая статистика собирается в рамках выбранного тарифного плана. Убедитесь, что после создания бота вы сможете отслеживать открываемость, кликабельность и другие необходимые метрики.

4. Узнайте, как работает служба поддержки. В процессе работы могут возникать сложности. Поэтому важно, чтобы в нужный момент вы смогли получить консультацию или устранить проблему.

5. Попробуйте бесплатную версию, если она есть. Чтобы не покупать кота в мешке, сначала испытайте бесплатную версию, убедитесь, что сервис вам подходит, а уже после этого платите за него деньги.

6. Проанализируйте качество обучающих материалов. В мессенджер-маркетинге есть множество подводных камней. В разных каналах коммуникации существуют свои правила. Чтобы не пришлось самостоятельно искать нужную информацию, ознакомьтесь с обучающими материалами сервиса. Это значительно облегчит вам работу в будущем.

Правильный выбор визуального конструктора поможет избежать неоправданных расходов, простоя в работе и потери клиентов. Поэтому не торопитесь переходить к реализации сценария сразу после его подготовки.

Как привлечь подписчиков в чат-бот во ВКонтакте

Чат-бот может взращивать лиды, продавать товары и услуги, повышать лояльность клиентов. Однако он не может инициировать диалог и привлекать подписчиков. Чтобы бот стал надежным и результативным помощником, тщательно продумайте сценарий, воплотите его в жизнь, а потом регулярно привлекайте аудиторию.

Рассмотрим самые распространенные способы увеличения количества подписчиков.

1. Создайте виджет подписки. Добавьте виджет подписки на свой сайт, чтобы конвертировать посетителей в подписчиков. С помощью SendPulse это можно сделать бесплатно. Процесс создания виджета займет всего несколько минут, а в результате вы будете собирать лиды в любое время.

2. Подключите кнопку действия на странице ВКонтакте. В кнопку действия вы можете добавить ссылку на своего бота, чтобы направлять пользователей в мессенджер и увеличивать количество подписчиков чат-бота.

3. Настройте рекламу в поисковых системах. Создайте выгодное для целевой аудитории предложение и подготовьте рекламное объявление. Это поможет привлечь подписчиков из поисковых систем Google, Яндекс и других.

4. Запустите рекламу во ВКонтакте. Создайте таргетированное объявление в рекламном кабинете и найдите сообщества, с которыми можно сотрудничать.

5. Сделайте лид-магнит. Подготовьте всплывающую форму, которая будет обещать клиентам какую-то выгоду взамен на подписку на чат-бота.

6. Периодически делайте посты в ленте новостей. Сообщите своим подписчикам о появлении чат-бота. Например, объявите о запуске нового продукта, о котором можно узнать в мессенджере. Так вы привлечете первых подписчиков.

7. Задействуйте существующих клиентов. Если у вас есть список email-адресов, SMS-базы, подписчики в социальных сетях, предложите им подписаться на вашего нового помощника.

8. Используйте квиз-маркетинг. Это один из популярных и эффективных способов увеличения количества подписчиков. Подготовьте небольшой тест из 5-10 вопросов на актуальную для целевой аудитории тему, а в конце предложите подписаться на чат-бота. По результатам теста вы можете сегментировать подписчиков, чтобы создавать более релевантный контент и предложения.

Чтобы чат-бот приносил результаты вашему бизнесу, сделайте его эффективным помощником для потенциальных клиентов. Отслеживайте статистику, регулярно расширяйте возможности и улучшайте свою маркетинговую стратегию. Никогда не останавливайтесь на достигнутом: следите за трендами и анализируйте чат-ботов конкурентов. Так вы всегда будете на шаг впереди.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ ЧАТ-БОТА ВКОНТАКТЕ

Подборка по базе: Практическая работа по теме Расчет показателей эффективности исп, Итоговая контрольная работа по физической культуре для 9 класса , Практическая работа по теме организации производственного процес, Курсовая работа Шкуренко Тс2009.docx, Практическая работа 2 по философии.docx, 57 Курсовая Груцынова Т.А НДОZS-421 (1).docx, Контрольная работа № 1.docx, Контрольная работа 1.pdf, Контрольная работа по Специальным разделам Высшей Математики.doc, Практическая работа 4.doc ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ «КОЛЛЕДЖ ЦИФРОВЫХ И ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ» Курсовая работа (проект) по специальности 09.02.07 Информационные системы и программирование Разработка ВК-бот «Новости КЦПТ» Работа защищена « ___ » ______________ 20____ г. с оценкой « » ____________ Выполнила: студентка __________________________ _________________ Руководитель: __________________________ _________________ Тюмень, 2020 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ 3 ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ ЧАТ-БОТА ВКОНТАКТЕ 5 1.1. Описание основных новостных источников 5 1.2. Основные понятия программы бота 12 ГЛАВА 2. Проектирование и разработка бота 13 2.1. Проектирование бота 13 2.2. Разработка бота 14 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 22 1.Бердникова, А. Ю. Телевидение и Интернет как основные источники информирования россиян / А. Ю. Бердникова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 4 (242). — С. 142-143. — URL: https://moluch.ru/archive/242/55985/ 2.Лутц М. Изучаем Python, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с., ил. ISBN 978-5-93286-159-2 3.Официальная документация по языку Python 3. Версия 3.7.7 0https://docs.python.org/3.7/ 4.Официальная документация vk_api – vk_api 11.8.0https://vk-api.readthedocs.io/en/latest/ 5.Бизли Д.М. Python. Подробный справочник, 4-е издание — Перевод с английского. — СПб.: Символ-Плюс, 2010. 6.www.habrahabr.ru – информационный IT-портал 22 ВВЕДЕНИЕ На сегодняшний день способы предоставления и распространения информации довольны разнообразны, что позволяет нам делать выбор в пользу того, или иного информационного источника . Сложно не заметить как современные приложения вытесняют печатные издания, газеты и т.п.. На смену приходят новые, более удобные и гораздо наполненные функционалом приложения. Чат-боты как раз играют роль такого приложения, электронного помощника. Актуальность выбранной темы обусловлена потребностью людей в упрощении ряда уже существующих изобретений. Виртуальные помощники приобретает все большую значимость и становятся одним из основных видов источников информации для людей в современном мире по причине явления необходимого для нас технического прогресса. Целью курсового проекта является исследование предметной области и создание работоспособного бота новостей КЦПТ. Задачи курсовой работы: 1. Проанализировать предметную область. 2. Ознакомиться с современными Интернет-технологиями и, по возможности, использовать их в своей разработке. 3. Изучить программный инструментарий, применяемый для разработки и создания чат-ботов. 4. Продумать иерархию запросов-ответов. 5. Реализовать бота при помощи языка python, vk_api. 6. Протестировать чат-бота на работоспособность. Объектом курсовой работы является чат-бот КЦПТ. Предметом курсовой работы является способ и метод создания бота. ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ ЧАТ-БОТА ВКОНТАКТЕ 1.1. Описание основных новостных источников В современном мире отношение людей к новостным источникам выстраивается на некой притязательности к получаемой информации, ведь желание достоверной осведомленности произошедших событий мы оцениваем довольно высоко. И это вполне оправдано, нам действительно важно узнавать о самых свежих и последних новостях. Средства массовой информации предоставляют населению актуальную информацию практически на любой счет, являясь в свое время формой досуга, оказывая сильное влияние на массовую аудиторию. Под средством массовой информации принято считать «периодическое печатное издание, сетевое издание, телеканал, радиоканал, телепрограмма, радиопрограмма, видеопрограмма, кинохроникальная программа, иная форма периодического распространения массовой информации под постоянным наименованием. Таким образом, к основным СМИ относятся газеты и журналы в электронном и печатном виде, радио, телевидение и Интернет. В ноябре 2018 года Фондом «Общественное мнение» был проведен опрос «Журналисты и СМИ: доверие и роль в обществе». Респондентам предлагалось ответить на вопрос: «Из каких источников Вы чаще всего узнаете новости, информацию?». 71% россиян отметили телевидение, 43% — новостные сайты в интернете, 19% — форумы, блоги, сайты социальных сетей. Телевидение как средство массовой информации получило свое развитие в середине 1950-х гг. Тогда оно выполняло как культурно-просветительскую, так и информационную функцию, освещало, в основном, политические события. А с 1960-х гг. телевидение уже являлось основным источником информирования. Телекоммуникации не только предоставляли актуальную информацию, но и способствовали активному развитию событий. В настоящее время телевидение в России сохраняет свои позиции и остается наиболее востребованным способом получения информации обо всех сферах жизни общества. По данным исследования того же Фонда «Общественное мнение» телевидение характеризуется беспрецедентным охватом аудитории по сравнению с таким средством массовой информации, как Интернет. Такую популярность может объяснить рядом особенностей. Во-первых, телевидение характеризуется общедоступностью. Сегодня практически каждый житель России имеет дома телевизор, почти все слои населения бесплатно могут получать информацию о произошедших событиях в стране. Данная особенность распространяется на цифровое телевидение, переход на которое осуществляется с 1 января 2019 года. Во-вторых, телевидение отличается экранностью или «эффектом присутствия». Телекоммуникации, используя видеоряд и звукоряд, воздействуют сразу и на слух, и на зрение телезрителя. Если ведущий новостной программы будет просто читать текст новости, то это не привлечет внимание аудитории. Поэтому актуальная информация всегда подкрепляется видеозаписями, сделанными на месте событий. К тому же, люди больше доверяют тому, что видят, нежели тому, что слышат. Из данного обстоятельства вытекает третья особенность телевидения — полный захват внимания телезрителя. Оно не может быть просто фоном для какого-либо занятия. Людей привлекают яркие и выразительные телевизионные образы, и, таким образом, они лучше запоминают информацию. В-четвертых, телевидение связано с оперативностью. Это говорит о том, что все произошедшие события в стране немедленно освещаются в новостных программах в тот же день или в ту же минуту. Интернет является самым молодым средством массовым информации. Широкую популярность он получил в 1990-х гг. в связи с массовым распространением компьютеров, которые имели выход в сеть. В XXI веке Интернет как источник информирования постепенно «догоняет» телевидение, о чем свидетельствуют результаты социологических исследований. Данный процесс можно объяснить следующим образом. Интернет, в отличие от телевидения, обладает механизмом обратной связи и выполняет коммуникационную функцию. Владельцы веб-сайтов имеют возможность не только предоставлять пользователям информацию о последних событиях, но и получать сведения от них. С помощью сетевых ресурсов можно не только узнать актуальные новости, но и прокомментировать их, предложить свои решения развития событий. Интернет обладает временной и пространственной доступностью. Веб-сайты и социальные сети позволяют получить необходимую информацию в любом месте и в любое время. Если иметь при себе мобильный телефон, планшет или ноутбук с выходом в Интернет, то можно посмотреть пропущенный на телевидении новостной сюжет или прямой эфир телевизионной передачи. Интернет — это ресурс, в котором хранится всевозможная информация. К сожалению, все новостные телепередачи ограничены во времени и не могут рассказать зрителям обо всех актуальных событиях, произошедших в стране. Однако в Интернете можно найти абсолютно любую информацию. Пополнение информационных источников главным образом осуществляется за счет регулярных пользователей социальных сетей, которые активно делятся новостями своего поселка, города и региона. Еще одна особенность сети Интернет — альтернативность точек зрения. Всем известно, что на веб-сайтах одну и ту же новость можно преподнести в разной форме. Данный факт подкрепляется и отсутствием цензуры в Интернете. То есть к любой актуальной информации можно прикрепить фотографии и видеозаписи, которые никогда не покажут на телеканалах. Таким образом, аудитория сталкивается с различными точками зрения, и каждый человек может выбрать ту, которая будет ему ближе. Однако такой разброс мнений зачастую приводит к дезинформации. 1.2 Описание инструментов В первую очередь следовало определить язык программирования, на котором будет написан бот. В качестве надлежащего инструмента был выбран Python, обладающий рядом преимуществ. Python — это высокоуровневый язык программирования, который широко применяется во всём мире. Так как Python является объектно-ориентированным языком, где любое значение является объектом, то есть экземпляром конкретного класса, применение языка не ограничивается созданием программ, но также применим для веб-разработки. С каждым днём язык программирования Python в силу своей лаконичности и доступности становится более и более популярным. Два основных преимущества языка — это его простота и универсальность. Простой синтаксис позволяет легко учиться, читать и делиться. Python позволяет не только использовать имеющиеся классы, но и создавать собственные, которые могут использоваться как любые встроенные типы данных. Поддержка классов в Python реализована на основе синтаксиса и семантики языков программирования C. Язык Python является не только языком программирования, но и интерпретатором. Интерпретатор – это такой модуль, который исполняет другие программы. Когда вы пишете код на языке Python, интерпретатор Python читает вашу программу и выполняет составляющие ее инструкции. По сути дела интерпретатор – это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера. Программа на языке Python, в самой простой форме, – это обычный текстовый файл, содержащий инструкции Python. Платформой для написания программы послужила PyCharm— интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Предоставляет средства для анализа кода, графический отладчик, инструмент для запуска юнит-тестов и поддерживает веб-разработку на Django. PyCharm разработана компанией JetBrains на основе IntelliJ IDEA. PyCharm делает разработку максимально продуктивной благодаря функциям автодополнения и анализа кода, мгновенной подсветке ошибок и быстрым исправлениям. Автоматические рефакторинги помогают эффективно редактировать код, а удобная навигация позволяет мгновенно перемещаться по проекту. PyCharm предлагает большой набор инструментов из коробки: встроенный отладчик и инструмент запуска тестов, профилировщик Python, полнофункциональный встроенный терминал, инструменты для работы с базами данных. IDE интегрирована с популярными системами контроля версий, содержит встроенный SSH-терминал, поддерживает возможности удаленной разработки и удаленные интерпретаторы, а также интеграцию с Docker и Vagrant. Модуль random. При разработке пользовательских программ довольно часто возникает необходимость получить некоторое случайное число из определенного промежутка для генерации id юзера. Необходимость создания уникального идентификатора выражается в предотвращении повторной отправки одного и того же сообщения. Данный модуль предоставляет доступ к самым основным функциям для работы с псевдослучайными числами: генерация случайных целых и вещественных чисел, в том числе и из некоторых вероятностных распределений, генерация случайных перестановок и выборок, создание объектов-генераторов и работа с их внутренним состоянием. В качестве генератора данный модуль использует реализацию Вихря Мерсена, одного из самых лучших и проверенных генераторов псевдослучайных чисел. Vk_api. Модуль, сделанный специально для разработчиков на Python и предоставляющий возможность написания скриптов для социальной сети ВКонтакте. Он позволяет создавать удобные, структурированные приложения, прилагая совсем немного усилий, так как сама библиотека построена довольно логично и как раз адаптирована под разработчика с начинающим уровнем изучения python. С его помощью написание чат-бота, имеющего ограниченный функционал, но выполняющего свои основные задачи, становится подсильной задачей даже для программистов, не имеющих большого опыта за плечами. Vk_api позволяет создать удобный способ взаимодействия пользователя с программой. LongPoll. LongPolling – технология, позволяющая получать информацию о новых событиях с помощью “длинных запросов”. То есть сервер, получая от нас запрос, отправляет ответ не сразу, а после того, как произойдет какое-либо событие, таким образом, мы можем узнавать, например, о добавленных или редактированных сообщениях. В нашем случае инструмент является соединением между ботом и сервером ВКонтакте. Именно благодаря LongPoll при установлении соединения, нам удается справиться с обработкой событий, посылаемых с сервера ВК. Datetime. Этот модуль позволяет управлять временем, то есть мы можем с помощью модуля Datetime считать текущее время, сравнить одно время с другим. Хорошим дополнением к приложениям служит добавление счетчика для более удобного использования. Модуль datetime из стандартной библиотеки языка программирования Python представляет собой сборник из самых разных классов для комфортной работы со временем и датами. За счет множества встроенных методов, предназначенных для удобного отображения, а также манипуляции над временем и датами, повышается функциональность некоторых программ. BeautifulSoup. Является библиотекой Python для парсинга HTML и XML документов. Часто используется для Веб-скрапинга. BeautifulSoup позволяет трансформировать сложный HTML-документ в сложное древо различных объектов Python. Это могут быть теги, навигация или комментарии. Другими словами, помогает комплексно анализировать любые интернет-источники с целью сбора интересующих нас данных. Собирается информация с помощью специально разработанной веб-программы, которая представляет результат в виде скрипта. Requests. Библиотека requests является стандартным инструментом для составления HTTP-запросов (протоколов передачи гипертекста между распределёнными системами) в Python. HTTP-запросы. Простой и аккуратный API значительно облегчает трудоемкий процесс создания запросов. Таким образом, можно сосредоточиться на взаимодействии со службами и использовании данных в приложении. 1.2. Основные понятия программы бота Бот – это некий помощник, созданный для автоматического взаимодействия с полученными сообщениями. Боты могут быть запрограммированы таким образом, чтобы каждый раз реагировать по-разному на сообщения, содержащие определенные ключевые слова, и даже использовать машинное обучение для адаптации своих ответов в соответствии с ситуацией. Сейчас чат-боты делятся на два вида: Обучающиеся (обладающие искусственной нейронной сетью, что позволяет им самообучаться в ходе диалога, управлять контекстом разговора), которые используют логику при построении диалога или обработку естественного языка и машинное обучение для формирования ответов на сообщения. Или и то, и другое. Ограниченные (отвечающие только на заданное количество фраз при точном совпадении запроса), в которых весь диалог — это заранее сформированный шаблон, а «скрипт» — это дерево решений, в котором ответ на вопрос открывает новый, заранее запрограммированный Боты используют такие чат-среды как текст SMS, окна чата веб-сайта и службы социальных сообщений на разных платформах, платформах, таких как Facebook, Twitter или Вконтакте, для получения ответов на сообщения. Чат-боты популярны и представляют собой инструмент, позволяющий эффективно вести диалог, обычно заменяя другие средства связи, такие как электронная почта или звонок по телефон. Также их можно использовать как для рассылки информации, так и для ее сбора. На сегодняшний день мессенджеры пользуются большим спросом, это связано c изменением в области мобильного интернета: высокие скорости, низкая цена и широкое распространение смартфонов, сценарий. Диалоги в них обычно линейны и структурированы. ГЛАВА 2. Проектирование и разработка бота 2.1. Проектирование бота На начальном этапе разработки очень важно уделить внимание разработке плана, по которому будет строиться программа. Так, для создания бота необходимо сделать древо «вопрос-ответ», которое будет показывать, что именно выдаст программа, при отправке запроса. Также было необходимо продумать на сколько будут актуальны выдаваемые новости. Оптимальным решением стало получение последних пяти новостей о той, или иной рубрике. На рисунке 1 показана схема запросов нескольких существующий рубрик и возвращаемые к ним сообщения. Рисунок 1.1 — Схема запросов 2.2. Разработка бота Программа была написана в одном Python файле с 269 строками. В качестве сайта был взят сайт КЦПТ. На сайте были выделены основные информационные блоки, откуда парсилась информация. При первоначальном обращении пользователя к программе, возникает вопрос: какое слово должно содержаться в нашем сообщении, чтобы заставить бота отправить ответ на наш запрос? ВКонтакте предлагает удобную настройку в виде подключения автоматического приветствия рис. 2, благодаря которой при заходе в беседу с ботом появляется кнопка со словом “Начать” рис. 3, использующееся в дальнейшем в качестве ключевого. Сделано это было с целью помочь сориентироваться пользователю в программе, потому что чаще всего пользователь не знает, с какой ключевой фразы начинается работа программы. Рисунок 2.2 — Приветствие. Рисунок 2.3 — Кнопка «Начать» При выборе пользователем интересующей рубрики, программа выдает текстовое сообщение, содержащее актуальную информацию на сегодняшний день с добавлением ссылки на источник рисунок 4 и рисунок 5. Рисунок 2.4 — Актуальная информация Каждая категория заполнена своими ответами, таким образом, пользователю нужно всего лишь выбрать интересующую его категорию и написать её номер. Рисунок 2.5 — Новости Если пользователь написал что-либо кроме фразы «Начать», программа выдаст следующее сообщение рис. 6. Сделано это было с целью помочь сориентироваться пользователю в программе. Рисунок 2.6 – Ответ на непредусмотренную фразу Обращаемся к детальному разбору написанного кода для нашего бота. Первым делом добавляем необходимые нам модули, используя слово import и название нужной библиотеки рисунок 7. Рисунок 2.7 – Подключение библиотек Вставляем строку Юзер агент и токен. Юзер агент нам нужен чтобы узнать, откуда был сделан запрос на сайт. Знать данную информацию нужно, чтобы перенаправлять запрос со смартфона на мобильную версию сайта, применять соответствующие стили для определенного браузера, заблокировать доступ к ресурсу различными утилитам, создать правила для обработки запросов, приходящих от ботов и так далее. Токен – это ключ доступа к API. Он используется для авторизации при запросах к API Рисунок 8 Рисунок 2.8 – Добавление строки Юзера и Токена Создаем функцию, которая будет выводит сообщения бота в диалоге с пользователем. Команда msg используется в данном случае для отправки сообщения с приветственным словом и с представленными категориями на выбор рисунок 9. Рисунок 2.9 – Создание функции Далее разрабатываем цикл, в котором мы используем метод messages.send, отсылающий сообщения. Если пользователь отсылает ключевое слово “начать”, то бот запускает выше описанную функцию, то есть отправляет подготовленное приветствие. Если первое условие выполнено, используется следующее (elif), в котором уже юзер выбирает номер желаемой категории. Не забываем, что idпользователя должен быть уникальным, не равным нулю рисунок 10. Рисунок 2.10 – Создание цикла Если ни одно из условий не выполнено (пользователь отправил непредусмотренный запрос), то отправляем сообщение, которое поможет сориентировать человека в программе с помощью слова, запускающего работу бота рисунок 11. Рисунок 2.11 – Ответ в случае невыполнения условий Как же работает функция при выборе номера категории для ответа на запрос? При использовании тега base и соответственно url(определителя местонахождения файла в интернете) находим нужные нам ссылки в сети. Свойством Now возвращаем значение DateTime, представляющее текущую дату и время на нашем компьютере. Объект Session используется для предоставления данных для методов запроса. Для этого передаем их в параметры объекта. При помощи get()захватывается определенное значение и помещается в переменную для того, чтобы изучить данные, которые были получены в результате запроса GET. Установив лимит, а именно пять последних новостей, выдача ответа на ответа на запрос сопровождается оповещающим текстом о том, какие актуальные новости на сегодня.HTTP коды состояний сообщают о статусе запроса. Статус 200 говорит об успешном выполненном запросе. Часть кода, изображенная на рисунке 12 аналогична для каждого выбранного номера рубрики. Рисунок 2.11 – Использование объекта session и проверка статуса запроса Если условия не будут выполнены, мы сможем об этом узнать (бот вернет ошибку) рисунок 13. Рисунок 2.12 – Отчет об ошибке ЗАКЛЮЧЕНИЕ В процессе выполнения курсовой работы были выполнены все поставленные задачи, а именно: 1. Проанализировать предметную область 2. Ознакомиться с современными Интернет-технологиями и, по возможности, использовать их в своей разработке 3. Изучить программный инструментарий, применяемый для разработки и создания чат-ботов . 4. Продумать иерархию запросов-ответов. 5. Реализовать бота при помощи языка python, vk_api. 6. Протестировать чат-бота на работоспособность . Проанализировав предметную область, разработав вспомогательную схему вопрос-ответов, была спроектирован и создан бот для КЦПТ, главная цель которого предоставление свежей информации об последних новостях в учебном заведении. Программа была выполнена на языке программирования Python и протестирована. Работу можно считать законченной. Все поставленные задачи и цели выполнены. В качестве дальнейшего совершенствования программы стоит задача загрузки бота на хостинг и подключения к нему базы данных для более удобного сбора информации. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1.Бердникова, А. Ю. Телевидение и Интернет как основные источники информирования россиян / А. Ю. Бердникова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 4 (242). — С. 142-143. — URL: https://moluch.ru/archive/242/55985/ 2.Лутц М. Изучаем Python, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с., ил. ISBN 978-5-93286-159-2 3.Официальная документация по языку Python 3. Версия 3.7.7 0https://docs.python.org/3.7/ 4.Официальная документация vk_api – vk_api 11.8.0https://vk-api.readthedocs.io/en/latest/ 5.Бизли Д.М. Python. Подробный справочник, 4-е издание — Перевод с английского. — СПб.: Символ-Плюс, 2010. 6.www.habrahabr.ru – информационный IT-портал ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение A – Исходный код программы importrandom importvk_api fromvk_api.longpollimportVkLongPoll, VkEventType importdatetime importrequests frombs4 importBeautifulSoupasbs headers = {‘accept’: ‘*/*’, ‘user-agent’: ‘Mozilla/5. 0 (WindowsNT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ‘ ‘(KHTML, likeGecko) Chrome/77.0.3865.120 Safari/537.36’} token = «16dae3ff817eefd5d01eaf6533104e50c4a9e2b308779f4a9a5267b3f9a798eb793eb84dc41a2be0907e6» vk = vk_api.VkApi(token=token) session_api = vk.get_api() defbot(vk): events = VkLongPoll(vk) msg = ‘Привет, яБОТНовостейКЦПТ! Ярасскажутебеактуальныеновости! Выберитекатегорию:’ msg += ‘\n’ + ‘1 — WorldSkills’ msg += ‘\n’ + ‘2 — Вестиспрактики’ msg += ‘\n’ + ‘3 — Профориентационнаяработа’ msg += ‘\n’ + ‘4 — Социальнаяработа’ msg += ‘\n’ + ‘5 — Библиотека’ msg += ‘\n’ + ‘6 — Волонтерыпобеды’ msg += ‘\n’ + ‘7 — Образование’ msg += ‘\n’ + ‘8 — Общежитие’ msg += ‘\n’ + ‘9 — Спортивнаяжизнь’ msg += ‘\n’ + ’10 — Студенческаяжизнь’ msg += ‘\n’ + ’11 — Всекатегории’ msg += ‘\n’ + ‘Напишиномеркатегории: ‘ whileTrue: foreventinevents.listen(): ifevent.type == VkEventType.MESSAGE_NEW: msg_from_user = event. text.lower() ifevent.from_userandnot(event.from_me): ifmsg_from_user == «начать»: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: msg, ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘1’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 1), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘2’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 2), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘3’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 3), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘4’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 4), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘5’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 5), ‘random_id’: random. randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘6’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 6), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘7’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 7), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘8’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 8), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ‘9’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 9), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ’10’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 10), ‘random_id’: random.randint(1, 2147483647)}) elifmsg_from_user == ’11’: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: news(headers, 11), ‘random_id’: random. randint(1, 2147483647)}) else: vk.method(‘messages.send’, {‘user_id’: event.user_id, ‘message’: «Моятвоянепонимать. Напишимненачать!», ‘random_id’: (1, 2147483647)}) def news(headers, number): if number == 1: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/worldskills/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 2: base_url = ‘http://tpk-1. ru/category/вести-с-практики/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 3: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/профориентационная-работа/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d. %m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 4: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/социальная-работа/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div. find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 5: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/новость/библиотека/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 6: base_url = ‘http://tpk-1. ru/category/новость/волонтеры-победы/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 7: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/новость/образование/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d. %m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 8: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/новость/общежитие/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div. find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 9: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/новость/спортивная-жизнь/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text. text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 10: base_url = ‘http://tpk-1.ru/category/новость/студенческая-жизнь/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now.strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 11: base_url = ‘http://tpk-1.ru/новости/’ now = datetime.datetime.now() session = requests.Session() request = session.get(base_url, headers=headers) msg_bot = ‘Актуальныеновостина ‘ + str(now. strftime(«%d.%m.%Y»)) + ‘:\n’ if request.status_code == 200: soup = bs(request.content, ‘html.parser’) divs = soup.find_all(‘div’, attrs={‘class’: ‘n_item clearfix’}, limit=5) else: return »’Can’t find»’ for div in divs: title = div.find(‘h5’, attrs={‘class’: ‘ib’}) href = div.find(‘a’, attrs={‘class’: ‘more-link’}) text = div.find(‘div’, attrs={‘class’: ‘entry’}).find(«p», recursive=False) msg_bot += ‘\n’ + title.text + ‘\n’ + text.text + ‘\n’ + href[‘href’] + ‘\n’ return msg_bot elif number == 0: return «Ошибочка» bot(vk)

Индивидуальный проект на тему «Создание чат-бота в мессенджере ВКонтакте »

Муниципальное общеобразовательное учреждение  

«Средняя общеобразовательная школа № 6»

142100, Московская область, Г.о. Подольск, ул. Февральская, дом 30                                                

 

 

 

 

 

 

«Создание чат-бота в мессенджере ВКонтакте »

 

 

 

 

Автор работы:

Бардацкий Владислав Игоревич 9 «В» класс

МОУ СОШ №6 Г. о. Подольск

Научный руководитель:

Гусаков Алексей Леонидович, учитель высшей категории,

учитель информатики, МОУ СОШ №6 Г.о. Подольск

(8-916-843-31-22)

 

 

 

Городской округ Подольск

2021 год

 

ОГЛАВЛЕНИЕ. 1

ВВЕДЕНИЕ. 3

1.   Теоретическая часть . Internet- мессенджеры.. 6

1.1       Обзор часто используемых мессенджеров. 6

1.2       Возможности мессенджера «VK». 7

1.3       Чат-бот – что это?. 8

2.   Практическая часть. Создание чат-бота в мессенджере «вконтакте». 11

2.1       Создание чат-бота и его подключение. 11

2.2       Создание интерактивных команд для пользователей чат-бота. 14

2.3       Организация функции «вопрос-ответ». 16

2.4       Особенности архитектуры приложения. 17

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 21

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.. 23

ПРИЛОЖЕНИЕ А.. Ошибка! Закладка не определена.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Ошибка! Закладка не определена.

 

За последние несколько лет популярность мессенджеров для смартфонов и PC использующих сеть Интернет выросла: ещё недавно пользователям вполне хватало обычных смс, переписки офлайн или используя web-интерфейс через браузер, а сейчас многие не представляют свою жизнь без любимого приложения. В чём же секрет такой популярности и чего нам ждать от мессенджеров в будущем?

Когда появились первые современные мессенджеры (например, WhatsApp, KakaoTalk или Viber), почти каждый обладатель смартфона скачал себе хотя бы один из них или сразу все. Как минимум, чтобы понять, почему все вокруг в восторге. У кого-то приложения так и остаются “пылиться” ненужными, но большинство всё-таки пользуются ими довольно активно.

В чём же секрет такой популярности? Во-первых, тут есть очень любопытный парадокс: мы хотим общаться, но мы и не хотим общаться. Телефонные разговоры отнимают много времени и не всегда бывают уместны, а вот мессенджеры – очень удобная штука. Голосом общаться совсем не обязательно. Ещё одно удобство мессенджеров – не требуется как-то искать своих знакомых и добавлять их в контактный лист, чтобы начать общение. Все мессенджеры сразу после установки показывают, у кого из контактов установлено приложение, и можно сразу же начинать общение.

Другой интересный момент – это стикеры. Диалоги сейчас имеют тенденцию к упрощению: зачем писать длинные сложные слова, когда и так понятно? Смайлики, затем эволюционировавшие в эмодзи, ещё больше упростили процесс общения – слова теперь и вовсе не нужны :). Стикеры же – это, можно сказать, следующая ступень эволюции. Богатейший выбор картинок на все вкусы: тут и герои мультфильмов, и учёные, и интернет-мемы. Вместо тысячи слов, как говорится.

Функция групповых чатов позволяет переписываться с несколькими собеседниками одновременно – удобно для общения между однокурсниками или коллегами, да и просто для большой компании друзей.

Если с групповыми чатами большинство пользователей уже были знакомы и ранее, то феномен подписок проявил себя только в мессенджерах – теперь у каждого есть возможность следить за чужой групповой перепиской (с разрешения собеседников, разумеется). Можно, например, наблюдать, как переписываются знаменитости.

Может сложиться впечатление, что любой мессенджер – это средство исключительно для развлечений, но рабочие мессенджеры тоже существуют, например, Slack. Этот способ коммуникации между коллегами и организации собственного рабочего пространства пока не так сильно распространён, но попробовать можно. По сути он представляет собой (помимо непосредственно диалогов) замену всем уведомлениям, которые обычно сыплются на почту.

Конечно же, мессенджеры не могли не стать идеальным пространством для стартапов и новых прогрессивных идей. Уже есть услуги заказа такси, еды и чего угодно через мессенджер – достаточно, например, написать контакту “Такси” сообщение с адресом, куда должна подъехать машина. Никакого общения с операторами, никакого блуждания по сайтам для онлайн-заказа – всё необходимое теперь в списке контактов мессенджера.

Чат-боты в мессенджерах так же заняли своё место. Они способны отвечать за вас на сообщения, продавать ваш товар, анализировать рынок, быть вашими компаньонами и просто собеседниками.

Таким образом, исследования организации работы ботов, а также исследования функций интернет-мессенджеров является очень актуальной в нашем современном, информационном обществе. Поэтому свой проект я назвал «Создание чат-бота в мессенджере ВКонтакте»

 

Цель работы: исследовать возможности по разработке и применению функционала чат-бота в интернет-мессенджерах.

Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:

1.                 исследовать возможности и функциональное предназначение мессенджеров;

2.                 изучить теоретические аспекты по работе чат-ботов в сети Интернет;

3.                 исследовать практические инструменты и методы разработки функционала для чат-бота.

4.                 Создать собственного чат-бота со своим функционалом

В ходе решения поставленных задач нами были использованы следующие методы исследования: анализ, обобщение, описание, моделирование, программирование.

Предмет исследования: возможности интернет-мессенджеров.

Объект исследования: чат-боты.

Гипотеза: чат-бот выполняет функцию сервиса, справочника и собеседника в интернет-мессенджерах.

 

Идея создания сервиса обмена короткими текстовыми сообщениями (Short Message Service) возникла еще в 1984 году, а первое SMS-сообщение было отправлено в 1992 в сотовой сети Vodafone. Сегодня же для личной переписки люди пользуются различными мессенджерами, которые для связи используют интернет. Уже привычный метод SMS хоть и остается популярным способом связи, но свои позиции сдает достаточно быстро. За последние несколько лет появилось много приложений, позволяющих пользователям не просто переписываться между собой текстом, но и общаться по видеосвязи, обмениваться файлами, создавать групповые чаты и прочее. Правда, их теперь настолько много, что простые пользователи уже не успевают уследить за всеми новичками рынка, даже не говоря о всех популярных мессенджерах. В этом материале мы вспомним все средства обмена сообщениями, на которые стоит обратить свое внимание каждому современному человеку. Сервисы расположены в случайном порядке.

На данный момент в мире создано около сотни различных по своим возможностям мессенджеров для общения в сети Интернет. Приведём сравнительную характеристику трех из них, которые являются на данный момент самыми популярными среди пользователей (рисунок 1.1).

Рисунок 1.1 – Сравнение качественных элементов

Ко всем вышеперечисленным мессенджерам для своей исследовательской работы я добавил и выбрал ВКонтакте. Это популярный старый, но часто обновляющийся мессенджер-соцсеть, в котором реализовано большое количество функционала по взаимодействию пользователей друг с другом.

Некоторое время назад VK стал мессенджером. Был обновлён интерфейс, добавлено множество сервисов:

·                    Закрытый сервис VK ME, в котором добавлены дополнительные возможности в чатах: отправка сообщения без уведомления у других пользователей и автоматически исчезающее сообщение через определённое количество времени.

·                    Добавилась возможности смены заднего фона в чатах.

·                    Черновики: при выходе из чата набранное, но неотправленное сообщение сохраняется для возможности дальнейшего редактирования и отправки.

·                    У ботов появилась возможность отправки стикеров в сообщении.

·                    Теперь искать пользователя в ВК можно по номеру телефона.

·                    Обновления коснулись дизайна мессенджера для Android.

Но вот несколько относительно малоизвестных функций:

·                    foap.php – получение небольшого количества открытых данных определённого пользователя.

·                    Всё больше набирает популярность система переводов денежных средств VK Pay.

Словом, возможности VK обширны. В данной работе мы исследуем поподробнее возможности чат-бота при использовании мессенджера VK.

Роботы (боты, чат-боты) – это автоматизированные аккаунты, упрощающие решение многих задач при работе с мессенджером. Выражаясь простым языком, робот – это маленький помощник, готовый беспрекословно выполнять команды в VK, которые ему задал пользователь. Освоив данную функцию, можно создать множество ассистентов для решения различных задач, среди которых переводы текстов, комментарии, обучение, поиск информации, ответы на вопросы, игры, развлечения и многое другое. Например, бот может сутра предлагать подборку свежих новостей, а вечером рекомендовать просмотр интересного фильма, или выполнять роль соперника в шашках, шахматах, домино и других многопользовательских играх.

Для реализации подобных функций боты используют те же интерфейсы, что и реальные пользователи. При этом взаимодействие с ними в VK осуществляется посредством стандартных чатов, поэтому установка дополнительного программного обеспечения не требуется.

Чат-боты в VK делятся на 2 основных вида:

·        User, т.е. страница пользователя VK.

·        Bot, т.е. группа в VK.

Синтаксис для общения с роботами.

Начать работу с конкретным чат-ботом достаточно просто. Для этого необходимо:

1.                 Найти пользователя/группу VK бота (в зависимости от его вида).

2.                 Если введённое имя существует – система выдаст результат.

3.                 Начать переписку.

Чаще всего такую программу создают для выполнения монотонных и повторяющихся операций, чередующих друг друга с высокой скоростью. Как правило, такие действия попросту недоступны обычному человеку (надоедает, скучно, долго и т.д.). В таких ситуациях на помощь приходят роботы. Кроме того, работая по заданному алгоритму, боты не сбиваются с курса, придерживаясь четко заложенных правил. От живого человека такого добиться, опять же, непросто.

Большую известность программы-роботы приобрели в Интернете. Здесь их существует великое множество.

1.                 Боты в компьютерных играх популярны и даже весьма полезны. Игроки во время прохождения миссий, в перестрелках и т.д. часто не сознают, что ведут бой практически с искусственным интеллектом. Здесь такие программы тщательно подстраиваются под действия геймеров, чтобы придать остроту игровому процессу. Если бот выполнен качественно, может «думать» и действовать, ориентируясь на ситуацию, происходящую на экране, играть становится гораздо интереснее.

2.                 Боты-покупатели. Условно названная категория программ, которая участвует в скупке лучших мест на концерты, спортивные и развлекательные мероприятия, авиарейсы и т.д. В общем, места, пользующиеся большой популярностью. Основные заказчики таких ботов — компании-посредники. Забронировав все лучшие места на официальных сайтах продаж, они предлагают их на своих веб-ресурсах по повышенным ценам.

3.                 Другая разновидность роботов — веб бот. Их основная задача — предсказывать и прогнозировать изменения фондового рынка. Разработанный в далеких 90-х года прошлого века, он популярен до сих пор.

В большей степени, этот тренд формируется сейчас за рубежом — существует огромное количество ботов для Slack или Telegram, решающих самые разные задачи – от поиска авиабилетов до управления небольшими командами разработчиков. И чтобы получить все это богатство, пользователям даже не нужно выходить из предпочитаемого мессенджера.

Что могут делать чат-боты?

·                    Замена рутины – позволяет выполнять определенные функции, не привлекая людей, а работа будет выполнена моментально и безупречно;

·                    Поиск и агрегация новостей, аналитики, данных (Data-Driven Collaboration), данные доступны в месте принятия решений — мессенджерах и всем участникам, которым они нужны;

·                    E-commerce – для спонтанных покупок без долгого поиска, mobile ecommerce + visual search + chatbots, для общения с клиентами;

·                    Первая линия работы с клиентами, помощники, консультанты, типовые вопросы, телефония;

·                    Just for Fun – просто для развлечения.

Есть огромное количество способов для создания чат-бота в ВКонтакте. Создавать бота можно с помощью различных языков программирования, с помощью различных библиотек, а можно и создать свою библиотеку, которая вручную отправляет запросы к API VK.

Я в своей работе решил создать чат-бота, в котором реализована система ведения аккаунтов, система предупреждений в различных беседах и финансовая система.

В роли чат-бота во ВКонтакте выступает сообщество – создадим его.

Рисунок 2.1 – создание сообщества бота

 

Указываем название нашего бота-сообщества, его тематику, тип группы – открытая, сайт и адрес.

 

Рисунок 2.2 – указание данных при создании

После этого переходим в настройки сообщества – Работа с API – Callback API – именно с помощью Callback API я создал своего бота.

Рисунок 2. 3 – указание данных для Callback API

                                                                                      

Указываем название нашего сервера, версию используемого API (у меня она последняя), адрес (доменное имя сервера, на котором располагается бот) и секретный ключ, опционально – загружаем сертификат SSL доменного имени, если имеется.

После того как мы создали и зарегистрировали нашего бота в VK нам нужно выбрать язык программирования и библиотеку для написания нашего бота. Я выбрал ЯП Python и библиотеку vkbottle.

         При создании бота я буду использовать IDE PyCharm, на сервере для мелких правок – редактор текста Vim. Создаём проект в PyCharm.

Рисунок 2.4 – создание проекта PyCharm

Для настройки бота использую библиотеку dotenv. С помощью него можно считывать с файла в переменные окружения данные. Само содержимое файла выглядит так:

Рисунок 2. 5 – содержимое файла .env

Перед тем как узнать о создании команд, давайте разберёмся, что такое команды для ботов и узнаем основные правила ведения общения с ботами.

Большинство ботов имеют стандартизированные команды для облегчения взаимодействия с конечным пользователем, однако каждый разработчик имеет возможность добавить уникальные команды. Все они имеют общую структуру следующего вида: /функция {аргумент}

Первый символ «/» необходим для инициализации команды и является обязательным. Предусмотрено, что общая длина команды не может быть длиннее, чем 32 символа. Как упоминалось ранее, каждый разработчик бота может использовать различные команды. Если Вы желаете получить их полный перечень, то введите команду «/помощь» или «/help» и ожидайте несколько секунд – бот ответит списком команд.

Для работы с роботом в ВКонтакте Вам следует использовать только задокументированные команды. Если Вы введете стороннюю фразу, то программа Вас попросту не поймет.

Используя библиотеку vkbottle, можно просто отслеживать приходящие сообщения и выполнять различные команды при получении определённой команды.

Рисунок 2.6 – реализация команды /помощь (/help)

Тут AccessForAllRule – правило-класс, метод в котором выполняется при получении запроса к выполнению одной из команд, описанных в списке text. lower – параметр, который приходящие команды приводит к нижнему регистру, если True. Например, если lower=True, то /HELP, /hElP и /help будут идентичны.

         Среди систем бота присутствует система профилей с «предупреждениями» в беседах и финансовая система с возможностью купли-продажи автомобилей, заработок виртуальной валюты с помощью работ и опыт, ограничивающий возможность работать на работах и покупать автомобили и зарабатываемый с помощью обычного общения (учитываются только те сообщения, которые отправляются не ботам). Списки работ и автомобилей не зависят от кода и могут изменяться администратором бота с помощью команд в личной переписке с чат-ботом.

Рисунок 2. 7 – реализация купли-продажи машины

В данной части работы мы рассмотрим функцию «Вопрос-ответ». Простыми словами – это организация общения бота с человеком. В моём чат-боте данная возможность создана не с помощью нейронных сетей как, например, если бы бот общался с человеком обучаясь, основываясь на некоторых знаниях, то есть ответы его были бы динамичны в зависимости от ситуации, а строго: бот получает конкретную команду – отвечает статично. Единственное, что изменяемое в ответе бота – данные пользователя, который написал боту сообщение. Такое присутствует, например, в команде «/профиль», отображающей данные пользователя.

Рисунок 2.8 – реализация команды «/профиль»

 

Архитектура всего приложения чат-бота является реализацией Blueprints. Это архитектура, при которой весь код логически разделяется на отдельные самостоятельные составляющие.

Корневой файл: регистрация «blueprints-чертежей»:

Рисунок 2. 9 – регистрация blueprints

Весь функционал чат-бота же помещён в папке routes в корневом каталоге проекта:

Рисунок 2.10 – функционал в отдельных файлах

 

Чат-бот использует базу данных для хранения информации о пользователях. Взаимодействие бота с базой данных прописано в отдельных методах и файлах. В приложении описаны модели, то есть объекты: пользователь, работа, автомобиль, роль, беседа – это всё объекты. Модели реализуются с помощью классов – одного из основных составляющих объектно-ориентированного программирования.

Рисунок 2.11 – модель пользователя

Как можно заметить, в модели описана лишь суть объекта, что он из себя представляет в общем случае. Экземпляров модели же может быть бесконечное множество, и в каждом данные полей могут различаться – могут быть разные идентификаторы, разное количество денег, разные машины и т.п.

База данных представляет из себя набор таблиц, в каждой из которых есть поля – то есть свойства таблицы, единое представление данных в каждой строке таблицы – в каждом отдельном объекте. Между таблицами образована система связей. Есть таблица cars – машины, и таблица users – пользователи. Пользователь может владеть одной машиной – это может реализовываться с помощью внешних ключей. Таблица users содержит в себе поле car, являющееся внешним ключом (ForeignKey) к таблице cars. Фактически, данное поле содержит в себе ID определенной строки таблицы cars. Таким образом, данные таблицы связаны полем.

Мною также были использованы различные парадигмы программирования – объектно-ориентированное программирование, когда абсолютно всё представляет из себя некоторый объект со своими свойствами и полями, при этом все объекты одного типа подобны, а поля и свойства описываются в классах; декларативное функциональное программирование, когда мы описываем с помощью функций что надо сделать; императивное программирование, когда мы описываем как надо сделать.

 

Рисунок 2.12 – модель глобального пользователя

Каждая модель представляет из себя пример ООП.

 

Рисунок 2.13 – получение и обновление объекта пользователя

Общение с базой данных, получение, обновление, удаление данных из неё представляет из себя пример функционального программирования.

 

Рисунок 2.14 – метод класса-потока

Циклы, условия и переменные составляют императивное программирование.

Но в языке программирования Python есть замечательная возможность смешивать парадигмы – это одно из достижений многих существующих на данный момент популярных языков, поэтому в большинстве случаев используются смешанные парадигмы программирования – совмещение функционального с императивным, императивного с объектно-ориентированным, а можно совместить всё вместе – императивное, объектно-ориентированное и декларативное.

 

 

В данной работе мы проанализировали и исследовали основные функции и принципы работы чат-бота, с целью разработки модели общения, а также проиллюстрировали пример написания чат-бота.

Уникальные возможности Интернет такие, как скорость, оперативность, доступность коммуникации между пользователями – позволяют использовать сеть как средство общения и создавать интерактивные формы общения: чаты, форумы, телеконференции, электронную почту и другие. На смену реальным собеседникам приходят программы искусственного интеллекта, такие как: чаты, консультанты, помощники, развлекательные программы и другие. Но, в отличие от разговора людей, программа не обладает гибким умственным интеллектом. К сожалению, современные виртуальные собеседники лишь частично решают вопрос имитации разговора человека. Словарный запас большинства виртуальных собеседников ограничен, кроме этого, у них отсутствует эмоциональная окраска, тембр голоса и пр., поэтому большинство виртуальных собеседников запрограммированы на ведение несложной беседы. Обработка естественного языка человека, особенно разговорного стиля, является проблемой, касающейся искусственного интеллекта. В основу функционирования виртуальных собеседников положена база знаний. В простейшем случае она содержит наборы возможных вопросов пользователя и соответствующих ответов на них. Некоторые программы могут учиться, а именно: пополнять словарный запас, учитывать определенные особенности  языка, стиля общения.

В первой главе работы мы рассмотрели теоретические основы работы с мессенджерами и чат-ботами. Исследовали возможные функции чат-бота. Во второй главе представлены исследования по части использования и программирования функций чат-бота мессенджера VK. Полный листинг программного кода можно посмотреть в репозитории на GitHub: https://github.com/jottyVlad/mdb-vk-bot.

Таким образом, данная исследовательская работа содержит ручное руководство по созданию чат-бота в мессенджере, а также задание ему первично-необходимой функциональности, используя средства языка Python3.

1. Бот (Интернет). Материал из Википедии [Электронный ресурс] // http://ru.wikipedia.org/wiki/Бот_(Интернет).

2. Проблемы виртуального общения [Электронный ресурс] / Леонтович О. А. // Полемика. — No 7. — 2000. http://www.irex.ru/press/pub/polemika/07/leo.

3. Михайлов В.А. Особенности развития информационно – коммуникативной среды современного общества / В. А. Михайлов, С. В. Михайлов // Сборник научных трудов «Актуальные проблемы теории коммуникации». СПб. — 2004.

4. Плешаков В. А. Киберсоциализация человека в информационном пространстве / В. А. Плешаков //  Информация и образование: границы коммуникаций INFO’2009: Сборник научных трудов — Горно-Алтайск: РИОГАГУ, 2009.

5. Ушакова Г. Д. Особенности виртуального общения посредством чатов / Г. Д. Ушакова, Ю. В. Балабанова // Филологический журнал: межвузовский сборник научных статей. – 2004. – Вып. XII.

Разработка чат-ботов – заказать создание чат-бота для Telegram, Вконтакте, Facebook и веб-сайтов – Molinos

Разработка чат-ботов

Для Telegram и ВКонтакте

1 год гарантийного обслуживания

---

Специальное предложение

Один год гарантии на разработку чат-бота.

Ваша надежность — Наше спокойствие.

Хочу чат-бота

Всё, что вам нужно знать про чат-бота

Чат-бот — это виртуальный собеседник, имитирующий разговор с реальным человеком в мессенджере или социальной сети.

Боты умеют

Отвечать на вопросы

Ответы берут из заранее подготовленной базы знаний, а если вопрос сложный, переведут диалог на оператора.

Продавать товары и услуги

Подберут товар или услугу, оформят заказ, забронируют место и помогут его оплатить прямо в интерфейсе мессенджера.

Рассылать сообщения

Отправят новости, уведомления и акции группе или конкретным пользователям.

Cобирать статистику

Запомнят все ответы пользователей, проанализируют их и покажут статистику. Вся переписка и контакты под контролем в вашей базе данных.

Платформы для чат-ботов

Вместе со сменой поколений и развитием технологий теряют актуальность классические виды коммуникации. Поэтому компаниям необходимо начинать диалог и строить коммуникации с потенциальным потребителем в социальных сетях и мессенджерах.

---

Александр ГрищенковПродакшн директор

Ботов уже используют интернет-магазины, рестораны, службы доставки, такси, банки и финансовые организации. Возможности почти безграничны: бот, составляющий программу питания, следящий за погодой, помогающий распоряжаться финансами. Вы можете реализовать все, что рождается в вашем воображении, а мы поможем с этим.

Чат-боты во Вконтакте и Facebook

Вконтакте и Facebook — крупнейшие социальные сети. По данным SimilarWeb Вконтакте находится на первом месте в России в рейтинге сайтов по посещаемости, оставив позади google.ru и yandex.ru.

Чат-боты в социальных сетях взаимодействуют с пользователем в личных сообщениях: отвечают на вопросы, ищут информацию, развлекают. Они прикреплены к сообщениям групп и сообществ. В любой момент взаимодействия пользователя и бота к диалогу может подключиться администратор.

Чат-боты в Facebook Messenger и Telegram

Facebook Messenger используют 1,3 миллиарда человек, Telegram — 2 миллиона. Это одни из наиболее удобных платформ для внедрения чат-ботов.

Боты в мессенджерах умеют отправлять сообщения, задавать вопросы, показывать погоду, переводить тексты, напоминать о встречах и событиях, принимать платежи, создавать игры, опросы, стикеры. Пользователь взаимодействует с ботом с помощью кнопок, текстовых команд, обычных сообщений и картинок.

MoboЧат-бот команды Molinos

---

Чат-боты для бизнеса экономят время и финансы, способны облегчить работу call-центра, менеджеров и поддержки. Например, я задаю уточняющие вопросы и собираю информацию от клиентов Molinos по проектам. Полученные ответы формирую в бриф и отправляю менеджеру коммерческого отдела. Я работаю даже тогда, когда команда отдыхает.

Этапы разработки

У процесса создания ботов есть иллюзия простоты, но за этой простотой стоят этапы работы, которые нужно преодолеть для создания удобного и полезного решения.

Проектирование сценария

Бот — это программа, позволяющая настроить коммуникацию с целевой аудиторией. Коммуникацию, которая должна быть построена на определенных правилах и сценарии.

На основе полученных данных построим сценарий коммуникации. Первый сценарий будет исключительно функциональным (т.е. что и за чем идет), без учета копирайта (красивых фраз, качественно построенных вопросов и т.д. — характера персонажа).

Далее наполним бота нужным настроением и продумаем все переходы

Бот может общаться разным языком: более деловым, литературным, разговорным или сленговым. Мы учтем позиционирование компании и проработаем под него копирайт сценария.

Также мы проработаем реакции бота на сообщения, которые он не понимает, вопросы для отправки заявки и т.д.

Административная панель управления ботом и статистика

Редактирование сценария

В административной панели вы сможете полностью управлять существующим сценарием: редактировать тексты в сообщениях и кнопках, добавлять/удалять сообщения и ответы к ним, менять местами блоки «вопрос+ответы».

Отправка уведомлений

Вы сможете создавать сообщения, которые автоматически отправятся всем пользователям, и выставлять для них таймер.

«Дерево диалога» — визуальное отображение всего сценария. Уже отсюда вы сможете его редактировать. Либо перейдя в раздел «Сценарии» и создав дополнительные связки «вопрос+ответы».

Статистика

Смотреть статистику по прохождению бота: на каких вопросах пользователи уходят, как они отвечают на вопросы, какая обратная связь/отзывы. Также вы сможете смотреть, кто именно ваша аудитория: имя, возраст, город, род занятий, образование и т.д. Обращаем внимание, что эту информацию можно будет получить только в случае ее открытости. Если пользователь скрыл ее настройками приватности — доступа к ней нет.

Следите за статистикой прохождения квеста, за количеством брошенных коммуникаций, считайте конверсию.

После запуска бота мы получим реальные данные от пользователей. Проанализировав эту статистику мы увидим нужно ли корректировать сценарии и алгоритмы работы чат-бота. Поскольку у нас есть готовые модули для большинства популярных платформ, мы сможем быстро доработать бота для работы через другие мессенджеры для увеличения охвата аудитории.

Хочу чат-бота

Кейсы по разработке чат-ботов

Программы для упрощения действий ВКонтакте. Общая информация о программе VKBot

Данная программа позволяет упростить работу с сайтом Вконтакте и ускорить выполнение однотипных действий. С его помощью можно автоматизировать процесс загрузки аудиодорожек и видео, упростить отправку запросов друзьям и приглашений на встречу или в группу. Эта программа незаменима для администраторов пабликов, а также организаторов встреч в этой социальной сети. VKBot позволяет легко отправлять массовые сообщения друзьям, помогает быстро отмечать людей на фото и видео. С помощью этого софта легко очистить стену и личную переписку, при необходимости удалить друзей.

Использование программы очень простое, она имеет понятный интерфейс и может выполнять множество функций, не загружая оперативную память компьютера. Разработчики VKBot постоянно следят за обновлениями сайта Вконтакте и вовремя дополняют собственный продукт, поэтому программа всегда работает четко и остается одной из лучших многофункциональных программ для работы с этим сайтом. Есть расширенная платная версия программы, в которой больше функций, стоимость активации VKBotPro 400 рублей. за 1 месяц использования.

Системные требования
Операционная система: Windows XP/Windows Vista/Windows 7/Windows 8.

Как работать с программой VKBot

Эта программа не требует установки. После скачивания файла VKBot.exe необходимо запустить его двойным щелчком мыши. Появится окно с просьбой ввести имя пользователя и пароль. Эти данные нужны для доступа к вашему аккаунту в социальной сети. В оба поля вводится та же информация, что и при входе на сайт Вконтакте.

Рис. 1 — Ввод логина и пароля для запуска программы

После запуска программы в правой части экрана появится окно, в котором можно непосредственно управлять функциями VKBot. Окно можно легко перетащить в любую удобную часть. Вверху окна программы указан номер текущей версии, а также имя и фамилия профиля, для которого производился вход. VKBot всегда поверх других окон, но его можно свернуть, и тогда программа останется только в трее.

Рис. 2 — Окно программы

Каждое меню имеет множество подпунктов, среди которых легко найти нужный. Все подменю работают примерно одинаково. Нужно нажать на кнопку и появится диалоговое окно, куда нужно ввести необходимую информацию — ссылку на видео, группу или встречу — или отметить нужные пункты (списки друзей, альбомы и т.д.).

Рассмотрим самые популярные функции VKBot

Первая кнопка «Профиль» позволяет автоматизировать некоторые процессы, очистить стену или личную переписку от записей, аудиофайлов. При нажатии на ту или иную кнопку всплывает подробное меню, где можно выбрать нужное действие.

Рис. 3 — Функции вкладки «Профиль»

Автоматизация позволяет одобрять или отклонять запросы в друзья, а также автоматически отмечаться на видео и фото. Также есть функция «Вечный онлайн», благодаря которой аккаунт всегда будет «Онлайн», когда программа запущена. Функция «Автостатус» позволяет автоматически размещать посты на стене или в статусе, можно настроить экспорт цитат с других ресурсов, публиковать аудиодорожки и многое другое. Для того, чтобы выбранные функции работали, необходимо перед выходом из диалогового окна нажать «Применить».

Рис. 4 — Окно автоматизации профиля

С помощью подменю «Очистка» можно выполнять множество действий. Кнопка «Управление личными сообщениями» позволяет удалять целые беседы, удалять сообщения от тех, кто не состоит в друзьях. «Управление новостями» позволяет отписаться от комментариев, скрыть или показать всех друзей в ленте. С помощью следующей кнопки вы можете удалять аудио- и видеозаписи по требуемым критериям (нет альбома, нет просмотров, дубликаты), снимать отметки профиля на фото и видео. При нажатии на нужную кнопку появляется окно, где можно уточнить информацию и поставить галочки в нужных полях.

Рис. 5 — Подменю «Очистка»

Следующее подменю позволяет восстановить удаленные записи со стены (действует 1 час).

Рис. 6 — Подменю «Восстановление»

В меню управления группами можно настроить массовый вход в сообщества из поиска или выход из них.

Рис. 7 — Подменю «Группы»

Совещаниями можно управлять с помощью следующего меню. Здесь есть возможность удалить участников и приглашения, выйти из прошлых событий.

Рис. 8 — Подменю «Встречи»

С помощью меню Экспорт возможен экспорт переписки, списков участников встречи, друзей и т.д.

Рис. 9 — Подменю «Экспорт»

Вы можете управлять своими запросами на добавление в друзья, подписками и функцией «Люди, представляющие интерес» из меню «Друзья». Есть много критериев, по которым вы можете проредить свой список друзей. Следующее меню позволяет управлять подписчиками и удалять их.

Рис. 10 — Подменю «Друзья»

Рис. 11 — Подменю «Подписки»

Одной из важных функций является управление «черным списком». Для добавления пользователя необходимо указать ссылку на его страницу.

Рис. 12 — Черный список

Следующая вкладка «Медиа» в главном меню.

Рис. 13 — Вкладка «Медиа»
Кнопка «Проигрыватель» позволяет слушать и транслировать аудиозаписи в статусе без перехода на сайт. В программе предусмотрена возможность скачивания файлов с сайта — вы можете скачивать музыку со стены, скачивать нужные вам альбомы целиком.

Рис. 14 — Подменю «Скачать», вкладка «Медиа»

Программа позволяет не только сохранять, но и загружать элементы: граффити, документы, картинки.

Рис. 15 — Подменю «Скачать»

Помимо скачивания и выгрузки, VKBot позволяет копировать в свой профиль понравившиеся видео, аудио и картинки. Для этого нужно только указать ссылку на материал.

Рис. 16 — Копирование с помощью программы

Следующее меню позволяет редактировать добавленные документы (конфиденциальность, описание), а также организовать звук. Здесь же можно управлять перемещением фото и видео, добавлять их в тот или иной альбом.

Рис. 17 — Редактирование с помощью программы

Рис. 18 — Подменю «Переместить»

Для быстрой отметки друзей на фото или видео есть отдельная кнопка. При нажатии появляется меню, где можно выбрать само фото, а также информацию о том, каких друзей нужно отметить (из одного города, одного пола и т.д.).

Приглашать друзей в группы и встречи с ВКБот очень просто. Вам достаточно выбрать нужный пункт в меню «Приглашение». Друзья подбираются по любым желаемым критериям (возраст, местонахождение, пол).

Рис. 19 — Содержимое меню «Приглашение»

Программу можно настроить, например, чтобы она включалась при старте Windows, сразу сворачивалась в трей. Все необходимые пункты можно проверить в «Настройках».

Рис. 20 — Настройки программы

Кнопка «Скрыть» сворачивает VKBot в трей. Чтобы развернуть его, дважды щелкните значок. Программой можно управлять прямо из трея, щелкнув правой кнопкой мыши по иконке и выбрав нужное меню. Там же можно выйти из VKBot.

Рис. 21 — Управление программой из трея

Так как программа не требует установки, удалить ее можно просто переместив exe файл в корзину.

Массовое использование и популяризация ботов в социальной сети ВК вдохновит каждого администратора любой социальной сети на желание использовать подобную бот-программу в своем паблике. В то же время не все знают, как его установить, и даже прочитав массу материалов с целью найти пояснения по реализации желаемого, не каждый сразу поймет последовательность необходимых действий для того, чтобы создать бота ВК. В этом обзоре все администраторы найдут для себя способы создания бота в группах ВК, и научатся пользоваться соответствующими инструментами.

Быстрая навигация:

Как сделать бота ВК

Если вы занимаетесь группами ВК, то наверняка знаете, что бот ВК — это программа, которая помогает вам автоматизировать любые манипуляции. В нашем случае мы будем рассматривать бота, подключенного к сообществу Вконтакте, который будет рассылать идентичные рассылки и отвечать на сообщения посетителей. Кроме того, с ним можно играть в различные интерактивные игры, он даст рекомендации относительно музыки или видео, поднимет настроение шуткой и так далее. В следующих разделах мы рассмотрим, как можно создать бота для пабликов различной тематики в одной из популярных на данный момент социальных сетей Вконтакте.

Что такое бот в ВК

В первую очередь следует рассмотреть, что такое бот. Этот раздел посвящен самим характеристикам бота. Работа в социальных сетях, в том числе и ВКонтакте – это тяжелая работа, требующая серьезных вложений денег, времени и сил. В наши дни почти каждый предприниматель заходит в социальные сети, не понимая, как там все устроено, но, ведь именно благодаря хорошо организованным и спланированным действиям в группах люди «клюют» на всевозможные предложения. Давайте вместе с вами разберемся, как бот для группы ВК поможет нам в таком непростом деле, как продвижение сообщества.

На самом деле очень просто объяснить, что такое «Бот». В социальных сетях бот — это несуществующий человек, которого на самом деле просто не существует. Ботом можно считать. Также их принято называть «мертвыми душами», совсем как в известном рассказе Гоголя, несуществующие люди, которые числятся в каких-то структурах. В нашем случае будут расследоваться фейки в социальной сети ВК. «Живое» отображение «бота»

Можно представить в виде анкеты тех граждан, которых на самом деле не существует, или это давно заброшенные страницы обычных пользователей ВК, а возможно даже и настоящие копии того, что настоящие владельцы даже не знают об этом. Что может бот? Если честно, почти ничего, просто есть и все. Он не умеет ни писать, ни читать, и вообще ничего из того, что делают обычные посетители Вконтакте. Далее рассмотрим вопрос: как сделать бота в ВК, чтобы он стал настоящим помощником в раскрутке группы.

Как сделать бота в вк для группы

Важно понимать, что есть несколько способов создания ботов в вк. Первым из ботов, о котором пойдет речь, является «Робочат». У этого бота достаточно легкий и понятный функционал, при этом он также прост и понятен в настройке. Для его установки нужно зайти на сайт robochat.io, и нажать на кнопку «Создать бота» (при необходимости нужно пройти процедуру через свой e-mail).

Таким образом, вы перейдете в раздел настроек бота, где вам нужно будет подключить бота к нужному сообществу. Одним нажатием на кнопку «Подключиться сейчас», из появившегося списка выберите «Сообщество Вконтакте» и нажмите на кнопку «Подключиться» справа. Как мы видим, создать или скачать бота ВК совсем не сложно.

Приложение сделает запрос на доступ в личный кабинет ВК. Важно знать, что этот аккаунт должен иметь права администратора в нужном вам паблике Вконтакте). Нажмите «Разрешить»

Это приведет вас к списку добавления групп Вконтакте, в которых вы являетесь администратором. Нажмите «Подключиться» справа от нужного сообщества, а затем нажмите «Разрешить», чтобы разрешить боту доступ к сообщениям, фотографиям и видео группы. Теперь вернитесь в свой аккаунт на сайте Robochat.io, перейдите в раздел «Чат-бот» слева, в котором будет три подвкладки («Общие», «Сообщения ВК», «Ключевые слова»). Нас непосредственно интересует подвкладка «Основные», где вы сможете настроить ответы своего бота на всевозможные запросы пользователей, в том числе с помощью подвкладки «Ключевые слова». Для редактирования с определенной опцией есть кнопка «Редактировать», которая находится рядом с каждым из пунктов. Как только вы закончите настройку ответов шаблона, ваш бот готов к работе. Для того, чтобы его активировать, пользователю необходимо нажать на кнопку «Написать сообщения» в вашем сообществе, и бот даст ответ пользователю в соответствии с указанной вами настройкой.

Второй способ сделать бота для группы ВК

Его можно отнести к следующему способу. Бот «БотВК», подразумевающий автоматические ответы на входящие сообщения от публичных пользователей. Установка такого бота в ВК с сайта bot-vk.ru по своему алгоритму идентична установке предыдущей программы «Робочат». Скрипт бота ВК встроен в саму программу, что упрощает его использование. При этом настройка БотВК также интуитивно проста, и не требует от пользователя каких-либо специальных знаний в области программирования. Чтобы начать работу с этим ботом, перейдите на сайт bot-vk.ru, и нажмите на кнопку «Создать бота».

Затем вам нужно нажать кнопку «Войти или создать учетную запись» и нажать «Разрешить» в правом нижнем углу, чтобы предоставить приложению разрешение на доступ к вашей учетной записи. Так вы сможете зайти в панель управления созданного вами бота. Нажмите на кнопку «Подключить группу», чтобы начать работу с вашей группой, вам нужно отметить вашу группу в списке, и нажать на «Подключить», а затем на «Разрешить». Справа будет меню управления созданным ботом.

Там вам нужно перейти во вкладку «Список ботов», а затем нажать на название вашего бота в группе, расположенной справа. Появятся настройки вашего бота ВК, в которых у вас будет возможность внести достаточно обширный список настроек его функционала, а затем внизу нажать на «Сохранить», чтобы зафиксировать изменения.

Третий способ — Создание чат-ботов на сайте bots.hsstore.ru

Вы можете смело пользоваться платными ботами на сайте bots.hsstore.ru. Здесь много платных ботов для сайта ВК, функционал которых можно подключить за абонентскую плату 990 рублей. Среди них есть бот Википедии (отправляет статьи из Википедии по вашему запросу), бот, пригодный для общения (имеет возможность анонимно связать вас с другими неизвестными пользователями), бот-гороскоп и так далее.

Установка описанных выше ботов аналогична установке в уже рассмотренных вариантах, при этом важно знать, что здесь от вас также требуется вложение денег за платный функционал. Учитывая, что два предыдущих бота «Робочат» и «БотВК» полностью бесплатны, установка платных экземпляров ботов выглядит довольно сомнительным решением.

В этом разделе мы рассмотрели несколько способов сделать бота в группе ВК в короткие сроки для отправки им сообщений. Установка такого рода бота подразумевает наличие у вас административных прав в аккаунте для управления группой, а также предоставление подключенному боту прав на непосредственную работу с вашими

сообщество. Правильно настроив бота, вы получите удобный вспомогательный функционал, способный облегчить работу с большим количеством подписчиков вашей группы ВК.

Как создать бота в ВК через Android

«Андроид» — операционная система, предназначенная для электронных устройств. Он работает на ядре Linux и позволяет создавать приложения, управляемые устройством через библиотеки системы Google. Как создать бота ВК через смартфон? «Андроид» полностью поддерживает множество программ для создания ботов через смартфон. Для того, чтобы сделать его самостоятельно, вам поможет отличное знание языка программирования, в том числе понимание того, что означает понятие «код бота». Если с этим возникнут сложности, также можно воспользоваться автоматическим устройством или сервисами. Допустим, Abot умеет создавать своего виртуального помощника. Он ответит на сообщения и всевозможные вопросы от клиентов. Это достаточно удобная вещь для управления и ведения бизнеса через смартфон.

Конструктор ботов ВК

Прежде чем браться за это дело, необходимо определить, для чего оно. Его создание, не всегда, требует навыков программирования и каких-то супер знаний. С этой задачей отлично справятся конструкторы ботов (один из самых популярных — Chatfuel). Конструкторы позволяют создать бота с помощью удобного интерфейса. Такими помощниками довольны серьезные компании и фирмы. Востребованными и популярными конструкторами на сегодняшний день можно считать: Api.ai, Meya, Pandarabots, Manybot. Эти сервисы используются для создания чат-ботов в различных социальных сетях.

Как создать чат-бота

Современный посетитель социальных сетей, несомненно, нуждается в активном помощнике. Отсутствие времени для осуществления полноценной деятельности ВК является отправной точкой для создания роботов, которые будут отвечать на сообщения и выполнять другие задачи. Чат-бот — это программа, с помощью которой пользователь может общаться.

Существует четыре типа чат-ботов:

Помощники. Они всегда рядом, находят необходимую пользователю информацию, устанавливают будильник, выполняют организационные задачи, такие как заказ еды в офис или домой, бронирование номера в гостинице, покупка билетов.

· Искусственный интеллект. Современные разработки приводят к тому, что чат-боты выполняют задачи, требующие от человека много времени. Роботы способны ответить на любые вопросы собеседника.

· Бизнес-боты. Они предоставляются для повышения эффективности и участия в оптимизации бизнеса. Здесь бот для группы ВК — необходимость. Допустим, сервис SpyCat 2.0 отправляет уведомление пользователю о полученных комментариях в сети ВК, при этом имея функцию автоответчика. Бизнес-боты сокращают расходы, автоматизируют все рабочие процессы (рассылают сообщения клиентам и сотрудникам).

· Игры. Программа, управляющая компьютером. Она имитирует партнеров в командной онлайн-игре. Такие боты основаны на искусственном интеллекте и полностью адаптированы под особенности конкретной игры.

Как создать чат-бота в ВК? — это очень популярный вопрос у тех, кто намерен развивать свой бизнес за счет привлечения клиентов через бота ВК. Сделать это достаточно просто. Прежде чем начать этот бизнес, вы должны соответствовать следующим критериям: постоянный доступ в Интернет и наличие свободного времени. Вам также необходимо скачать бесплатный чат-бот, запустить его и добавить учетную запись. Далее необходимо ввести логин и пароль личной страницы в ВК. Далее откроется инструкция, ее необходимо прочитать и перейти во вкладку «Сообщения». На стене сообщества вашего аккаунта нужно написать «Бот, привет!». Через тридцать секунд он должен дать ответ. Во вкладках программы «Аккаунт», «Команды» вы можете изменить и настроить функции бота ВК.

Скачать готового бота для ВК

В этом разделе мы подробно рассмотрим, как и где можно скачать бота ВК. На самом деле скачать бота — это абсолютно простая задача, с которой справится абсолютно любой человек, имеющий навыки пользования ПК. Скачать Бот ВК можно на сайте vk-robot. или на других сайтах. Всех их объединяет одно, а именно: риск скачать вирус, скачать устаревшую программу, которая не только не будет вам полезна, но будет способствовать быстрому бану и всяким другим неприятностям. Скачивая программы в сети, вы сильно рискуете.

Все, что у вас осталось, это право выбора. Для того, чтобы сделать правильный выбор, вам необходимо качественно оценить функции бота, необходимые конкретно для вашей деятельности. Вы без труда найдете описание функций на каждом сайте, предлагающем скачать бота.

Но если здравый смысл подсказывает, что ничего** кроме интернета скачивать не нужно, то есть надежный сервис, который не только бесплатный, но и не принесет хлопот даже на вашу личную страницу — BossLike.

ру

Bosslike имеет множество возможностей, которые хотят получить пользователи Вконтакте:, Подписчики, комментарии…

Как написать бота для ВК самостоятельно

Этот раздел будет полезен тем, кто хочет ознакомиться со структурой бота более подробно и создать бота для вк бесплатно и своими силами.

· В любом поисковике находим форму регистрации в «ВК». В строке «имя» введите любое имя. В строке «фамилия» лучше всего вводить обычную, фамилию. Нажимаем «зарегистрироваться».

· Далее необходимо ввести номер телефона и нажать «получить код».

· После подтверждения регистрации будет сгенерирована пустая страница, которую необходимо заполнить. Теперь перейдем к основному вопросу, а именно «Как создать бота в ВК самостоятельно?». В новой учетной записи пользователя должны быть заполнены все обязательные поля. А именно следующее:

Пошагово:

1. Основные: имя и фамилия уже заполнены. Итак, необходимо указать пол, семейное положение, данные о рождении, город, язык. Потом — дедушки, бабушки, братья, сестры, родители, дети, внуки — добавляйте по своему желанию. Нажмите «сохранить». Важно понимать, что данные будут отражать личность, поэтому ваш бот ВКонтакте должен выглядеть настоящим.

2. Контакты: нужно добавить страну, скайп, ссылку на личный сайт. Последние абзацы могут быть добавлены или не добавлены.

3. Интересы: важно записать свою деятельность. Укажите большое количество интересов (путешествия, книги, юмор и т.д.). Далее введите — любимая музыка, потом фильмы, книги, сериалы, игры, цитаты и отметьте что-нибудь «о себе», после чего сохраните.

4. Далее — образование, отметить школу, учебные заведения и сохранить.

5. Карьера: нужно ввести место учебы и деятельности, можно даже несколько, а также сохранить.

6. Сервис: необходимо указывать только, как правило, мужской пол.

7. Жизненная позиция: следует заполнить — политические предпочтения, главное в жизни, мировоззрение, главное в людях, отношение к курению и алкоголю, источники вдохновения, и все это также сохранить.

Итак, теперь следует второй этап решения вопроса «Как создать бота ВК самостоятельно? Теперь нужно добавить аватарку и фото.

1. Находим в интернете в поиске «картинку» фотографии человека. Загрузите их на свой компьютер и сохраните.

2. Желательно найти несколько фотографий одного и того же человека. При этом создается видимость «настоящего пользователя».

3. Фото для аватара нужно выбирать среднего размера, оно должно четко отражать лицо нашего «бота». Не берите животных и различные экстравагантные снимки. Все должно быть

максимально приближенным к реальности. Загрузите фото на страницу ВК и сохраните.

4. Далее добавляем остальные фото, чем их больше, тем лучше. Они могут быть разнообразными. «Бот ВК» может быть на них как в единственном числе, так и в компании или с группой людей. Вам необходимо загрузить на свой аккаунт не менее 4-5 фотографий. Перейдем к третьему этапу и узнаем, как создать «бота» в ВК.

Следующий шаг…

Третий этап решения задачи: Как создать «Бот Вконтакте для групп»? Следующий этап должен быть насыщен самыми активными действиями. На новой странице нужно загрузить несколько видео, и любые аудиозаписи. А также предоставьте аккаунт друзьям. Как создать «бота» в «ВК» без программ, так сказать, в ручном режиме? Этот способ создания «ручного» бота потребует вашего времени. Дело в том, что друзей нужно будет добавлять вручную. Вам придется создавать запросы на добавление в друзья и принимать их ежедневно. Чтобы фейковый пользователь выглядел еще живее, ему нужно общаться.

Итак, в заключение можно подытожить, что есть два способа создать бота ВК 2018: установить специальную программу или ежедневно писать в чат и общаться с другими пользователями от его имени. Как видите сами, ничего сложного нет. Однако стоит учитывать, что для создания полноценного «бота» нужно потратить свободное время.

Прогрессивное человечество прекрасно знает, что такое социальные сети. При регулярном использовании сайта «в контакте» для общения и налаживания деловых отношений рано или поздно возникает необходимость убрать стену. Стена «в контакте» имеет свойство накапливать мусор в виде ненужных сообщений, случайных постов, спама. Для оптимизации социальной сети, специальные программ для уборки в контакте с помощью которых можно быстро очистить стену.

Первый способ очистки — скрипт (расширение) VkOpt 2.x

Для того, чтобы быстро очистить стену, необходимо установить расширение для работы браузера. Пройдите по ссылке http://vkopt.net/download/ — для хрома ( для других браузеров смотрите на сайте разработчика ).

После установки скрипта VkOpt 2.x необходимо снова перезапустить браузер, чтобы расширение начало работать. Затем следует зайти на vk.com, на главную страницу. На стене появится вкладка «действия», под ней закреплены следующие команды:

• получение ссылок на фотографии
• очистка стен

Нам нужно почистить страницу, поэтому выбираем вторую. После выполнения действия появится окно с просьбой удалить ненужную информацию с одной или обеих страниц. Если вы полностью оптимизируете одну страницу, вся информация на другой странице останется. Вы также можете очистить всю стену.

Второй способ очистки программа вкбот

Универсальная программа вкбот поможет вам оптимизировать сайт в контакте. Его расширенный функционал поможет вам очистить стену в один клик. Для этого вам необходимо скачать программу здесь http://vkbot.ru/. После установки программного продукта необходимо авторизоваться. Далее необходимо сделать следующее:

• выберите раздел профиля
• нажать кнопку очистки (удалить)
• выберите команду «очистить стену»

После этого программа попросит вас подтвердить свои действия. Вам нужно нажать ОК. Затем можно наблюдать за процессом очистки стены. По окончании процесса программа уведомит пользователя о том, что процесс очистки стены завершен.

vk-dev · PyPI

Пакет для создания ботов ВК

Описание проекта

Локализации:

• README на русском

Информация

Что такое настоящее удобство?

У вас много дорвеев чтобы попробовать потрясающий пакет python для разработки с API ВКонтакте. Используя разновидность python, эта библиотека позволяет вам писать в удобочитаемом стиле без осложнений, когда вам нужно быстро написать или когда у вас 0 дней , и удобно и с идеей реорганизовать свой проект.

Установка

 pip3 установить vk_dev
 

Пример

 импорт vk_dev
API = vk_dev.Api(
    токен='токен',
    идентификатор_группы=192979547,
    v=5,103
)
lp = API >> vk_dev.LongPoll()
## Вы можете создавать собственные декораторы
@vk_dev.cond.Path('прямой')
@vk_dev.cond.Prefix('/', '.')
@lp.message_new()
реакция асинхронного определения (событие, pl):
    """
    Эта функция будет работать, если
    сообщение было отправлено в директ и
    начинается с `/` или `.`
    """
    ## Отправить ответ собеседнику
    ждать api.messages.send(
        peer_id=событие.объект.сообщение.peer_id,
        message='Привет,
        random_id=vk_dev.random_id()
    )
если __name__ == '__main__':
    лп()
 

Документация

• Вики

Детали проекта

Эта версия

3. 0.1

25 апр. 2020 г.

3.0.0

19 апр, 2020

2.1.4

13 апр. 2020 г.

2. 1.3

12 апр. 2020 г.

2.1.2

10 апр. 2020 г.

2.1.1

9 апр. 2020 г.

2. 1.0

9 апр. 2020 г.

2.0.0

8 апр. 2020 г.

1.0.1

5 апр. 2020 г.

1. 0.0

5 апр. 2020 г.

0.1.3

4 апр. 2020 г.

0.1.2

4 апр. 2020 г.

0. 1.1

4 апр. 2020 г.

Загрузить файлы

Загрузить файл для вашей платформы. Если вы не уверены, что выбрать, узнайте больше об установке пакетов.

Исходный дистрибутив

vk_dev-3.0.1.tar.gz (9,9 КБ посмотреть хеши)

Загружено 25 апр. 2020 г. источник

Встроенный дистрибутив

vk_dev-3. 0.1-py3-none-any.whl (16,6 КБ посмотреть хеши)

Загружено 25 апр. 2020 г. ру3

Закрывать

Хэши для vk_dev-3.0.1.tar.gz

Хэши для vk_dev-3.0.1.tar.gz

Алгоритм	Дайджест хэша
ША256	c303a65221f0dcfd9bc6c367ace77fd477dab17dd05d7145ea18c4eaa9212fd0
MD5	4680b654cff9856fdafc45c04c0fba47
БЛЕЙК2-256	e77f5b8acc7465fb36bd1d3ac6ea3f282618602d4f284c3b98dd8579cf6570d7

Закрывать

Хэши для vk_dev-3.

0.1-py3-none-any.whl

Хэши для vk_dev-3.0.1-py3-none-any.whl

Алгоритм	Дайджест хэша
ША256	6e1d3027efb756052c3882ac8ed74375dd9b04b1809774f91f689cd7a556d81a
MD5	34ece3b5662db2f7c44a20ec6da31a03
БЛЕЙК2-256	76de430bbb5a9209fce6f57cc8dba812b1aa1350437e4d749ad7da576fd311db

Dr.Web — инновационные антивирусные технологии. Комплексная защита от интернет-угроз.

Для полноценной работы нашего сайта в вашем браузере требуется поддержка JavaScript.

ДЛЯ КЛИЕНТОВ

• Активируйте лицензию Dr.Web
• Техническая поддержка
• Документация
• Скачать Dr.Web

Закрыть

• Назад
• Дом
• Контактная поддержка

Библиотека Icon_rotate180:hidden»/>

Моя библиотека

Поиск

Поиск

Профиль

RU

RU CN DE RU ЕС Франция ЭТО Япония PL КЗ UA ПО

white:hidden»> Закрыть

• Дом
• Бизнес
• интернет-магазин
• Скидки
• Скачать
• Поддерживать
• Подготовка
• Партнеры
• Информация
• Центр борьбы с кибермошенничеством
• Лицензионный центр
• Клиенты
• Антивирусная лаборатория
• О компании «Доктор Веб»

Оповещения о вирусах

Антивирусные времена

schema.org/SiteNavigationElement»>
• Вопрос дня
• Все выпуски
• Категории

Коробки новостей

Пресс-центр

• Контактная информация для прессы
• пресс-кит
• Галерея

© Доктор Веб
2003 — 2022

«Доктор Веб» — компания в области кибербезопасности, специализирующаяся на технологиях обнаружения, предотвращения и реагирования на угрозы

• О компании «Доктор Веб»
• Контактная информация
• Как к нам добраться в Москве
• Офисы компании «Доктор Веб» в других странах
• Пресс-центр

Доктор Веб в социальных сетях

[Фейсбук] [Твиттер] [Инстаграм] [Ютуб]

Связать учетные записи

Для Телеграмм

• Самонесущий

Политика конфиденциальности

Как создать канал в Wazzup

Канал Wazzup

Перед добавлением канала подготовьте телефон, на котором установлен WhatsApp с этим номером. Убедитесь, что телефон подключен к Интернету.

1. Войдите в свой аккаунт Wazzup и в меню слева выберите пункт «Каналы»:

2. Нажмите «Добавить новый канал» и выберите WhatsApp:

3. Отсканируйте QR-код:

Сканирование занимает несколько секунд. Если все в порядке, вы увидите номер телефона вашего канала и сообщение о том, что:

После добавления канал появится в «Списке каналов». Через 30 секунд загрузятся последние три диалога с сообщениями.

4. Щелкните строку нового канала. Откроется раздел его настроек. В настройках вы можете изменить имя — ваши клиенты его не увидят. Название дано чисто для удобства, чтобы вы не запутались при использовании сервиса.

Здесь же можно изменить тарифный план канала, а также включить, отключить или удалить канал. Сделав какие-либо изменения в настройках, не забудьте нажать

5. Готово! Теперь можно переходить к интеграции с АмоCRM, Битрикс24, ПланФикс или Мегаплан.

WhatsApp API Channel

Для начала использования WhatsApp API:

1. Добавить канал WhatsApp API в личном кабинете Wazzup — 10 минут.
2. Отправьте подтверждающие документы вашей компании на Facebook — 10 минут.

Facebook отправит ответ в течение 2-3 рабочих дней. Если оно чем-то не устраивает, нужно это исправить и отправить повторно.
Когда Facebook подтвердит компанию, придется подождать 2-3 дня, пока компания и отображаемое имя профиля проверяется WhatsApp. От вас ничего не требуется — просто подождите.
Пока компания проверена, канал будет в статусе «Не зарегистрирован» и с него нельзя будет отправлять сообщения или проверять шаблоны WhatsApp API.
Как только компания будет проверена WhatsApp, добавьте и оплатите подписку — канал WhatsApp API готов к использованию.

Канал API Instagram

Подключить API Instagram несложно, но вам придется повозиться, чтобы угодить богу бюрократии Facebook.

Чтобы добавить канал API Instagram, вам необходимо:

1. Преобразовать пользовательскую учетную запись Instagram в бизнес-аккаунт.
2. Создайте бизнес-страницу в Facebook.
3. Свяжите бизнес-аккаунт Instagram с бизнес-страницей Facebook.
4. Добавить канал в личном кабинете Wazzup.

Преобразование пользовательской учетной записи Instagram в бизнес-аккаунт

Вы можете добавить фид API Instagram только для бизнес-аккаунта Instagram. Если у вас уже есть бизнес-аккаунт в Instagram, пропустите этот раздел.

Чтобы преобразовать обычную учетную запись Instagram в бизнес-аккаунт:

1. Перейдите на страницу своего профиля в Instagram.
2. Щелкните значок меню «бутерброд» в правом верхнем углу.
3. Нажмите «Настройки» → «Аккаунт» → в самом низу «Переключиться на профессиональный аккаунт» → несколько раз «Продолжить».
4. Выберите категорию бизнес-аккаунта и нажмите «Готово».
5. Выберите тип профессиональной учетной записи — «Бизнес» и нажмите «Далее». Если вы выберете «Автор», вы не сможете добавить канал.
6. Проверьте контактную информацию и нажмите «Далее».
7. Подключиться к Facebook.
8. Нажмите «Далее» на странице включения кросс-сервисных функций (просто нажмите «Далее», иначе вас укусят те же демоны, что укусили разработчиков Facebook).
9. Нажмите «Да, завершить настройку».

Ведение Instagram.

Создайте бизнес-страницу в Facebook

Вам необходимо связать свой бизнес-аккаунт в Instagram со своей бизнес-страницей в Facebook. Если у вас уже есть бизнес-страница, пропустите этот раздел.

1. Перейдите в «Страницы» на левой панели вашей личной страницы Facebook.
2. Нажмите «Создать страницу» в верхней части левой панели раздела страниц.
3. Заполните информацию и нажмите «Создать страницу».

Теперь у вас есть бизнес-страница в Facebook.

Свяжите бизнес-аккаунт Instagram с бизнес-страницей Facebook

1. Перейдите в «Настройки» на левой панели бизнес-страницы Facebook.
2. Найдите «Instagram» в левой панели настроек и нажмите на него.
3. Оставьте переключатель включенным и нажмите «Продолжить».
   

   Лента API Instagram не будет работать, если на этом этапе вы отключите переключатель настройки «Разрешить доступ к сообщениям из Instagram в папке «Входящие». Если вы случайно отключили эту настройку или она была отключена ранее, в приложении Instagram на телефоне перейдите в Настройки → Конфиденциальность → Сообщения → в самом низу включите радиокнопку «Разрешить доступ к сообщениям».

4. Подождите немного — загрузится информация об учетной записи Instagram.

Готово — вы связали свой бизнес-аккаунт в Instagram со своей бизнес-страницей в Facebook.

Добавить канал в личном кабинете Wazzup

1. Перейдите в раздел «Каналы» в личном кабинете Wazzup.
2. Нажмите «Добавить канал» → Instagram API.
3. Нажмите «Войти».
4. Выберите профиль Facebook или войдите под своим именем пользователя и паролем.
5. Выберите бизнес-аккаунт Instagram, для которого вы добавляете канал, и нажмите «Далее». Вы можете выбрать несколько учетных записей одновременно.
6. Выберите бизнес-страницу Facebook, с которой связана эта бизнес-аккаунт Instagram, и нажмите «Далее». Вы можете выбрать несколько бизнес-страниц.
7. Оставьте включенными все учетные записи радиокнопок. Если вы что-то отключите и не дадите никаких прав официальному IAPI-приложению Wazzup Messenger — канал не будет работать должным образом.
8. Нажмите «Готово» → подождите немного → нажмите «ОК».
9. Выберите учетную запись Instagram, для которой вы хотите создать канал, и нажмите «Добавить».

Вы добавили канал Instagram API. Если вам нужно добавить более одного канала, снова нажмите зеленую кнопку «Добавить канал» и выберите учетную запись для создания канала Instagram API.

Работа с каналом API Instagram

Из канала API Instagram нельзя инициировать переписку с клиентом. Написать первым в Директ можно только из приложения на телефоне. Когда клиент ответит на ваше сообщение, откроется 7-дневное диалоговое окно. В это время вы можете писать клиенту из канала Instagram API. Каждое входящее сообщение от клиента продлевает диалоговое окно еще на 7 дней. Если 7 дней прошли, вы не можете отправить сообщение клиенту.

Из канала Instagram API вы можете ответить на комментарий к публикации комментарием или сообщением в Direct.

Ответ на комментарий комментарием. Комментарий к посту от клиента придет входящим сообщением в чат.

Чтобы ответить комментарием на комментарий, нажмите на «стрелку» справа от поста клиента и ответьте цитатой.

Ответить на комментарий с цитатой можно только из чатов Wazzup. Из нативных чатов amoCRM или Открытых каналов Битрикс24 нельзя ответить на комментарий цитатой.

Вы можете ответить на комментарий только текстовым сообщением. Сообщения с вложенными документами, фотографиями, видео и аудио файлами отправляться не будут.

Ответить на комментарий сообщением в Директ. Комментарий к посту придет как входящее сообщение в чате. Чтобы ответить клиенту в Директ, ответьте на сообщение без цитирования.

Ответить на комментарий в Директ можно только в течение семи дней с момента публикации комментария. И на каждый комментарий можно отправить только одно сообщение в Директ, и тогда придется ждать ответа клиента.

Когда клиент отвечает на ваше сообщение в Direct, открывается 7-дневное диалоговое окно. В это время вы можете писать клиенту из канала Instagram API. Каждое входящее сообщение от клиента продлевает диалоговое окно еще на 7 дней. Если 7 дней прошли, вы не можете отправить клиенту сообщение.

В Директе можно отправлять текстовые сообщения и изображения размером не более 8 МБ. Сообщения с прикрепленными видео, аудио файлами и документами не отправляются.

Комментарии к рекламным записям. Wazzup не будет получать комментарии, оставленные под рекламными сообщениями. Канал Instagram API собирает только информацию о комментариях, оставленных под обычными постами, а не промо.

Когда вы запускаете промо из приложения на телефоне, нажав кнопку «Продвигать», Instagram создает дубликат поста с его URL-адресом и идентификатором. Комментарии, оставленные под промопостом, появятся под исходным постом в приложении Instagram, но не попадут в Wazzup. В Wazzup попадут только комментарии, оставленные под исходным постом.

Instagram-канал

Перед добавлением Instagram-канала убедитесь, что у вас есть логин и пароль от него и что вы можете использовать номер телефона, к которому привязана учетная запись.

1. Войдите в свой аккаунт Wazzup и в меню слева выберите пункт «Каналы»:

2. Нажмите «Добавить новый канал» и выберите Instagram:

3. Появится форма . Заполните все поля. В поле «Пароль учетной записи Instagram» введите текущий пароль учетной записи:

После синхронизации канал получит статус «Активный»:

4. Чтобы получать уведомления в режиме реального времени в CRM, включите уведомления о комментариях и новых личных сообщениях в приложении.

5. Настроить отображение постов и комментариев от пользователей Instagram в CRM.

При смене имени пользователя в Instagram необходимо удалить канал со старым именем пользователя и создать новый.

Канал со старым логином может какое-то время работать, но потом он перейдет в статус «Не авторизован», из которого выйти будет невозможно. Когда вы вводите пароль от своей учетной записи Instagram, наш сервис покажет ошибку.

Телеграм-канал

Телеграм-канал не интегрируется в CRM, поэтому контакты и сделки для почтовых ящиков создаваться не будут. Вы не можете указать видимость этого канала для менеджеров и не можете настроить распределение входящих запросов. Телеграм-канал будет существовать только в виде диалога в общем чате Wazzup.

Нельзя инициировать общение из чата с пользователем Telegram, диалог будет создан только тогда, когда пользователь впервые напишет боту.

Как создать бота, получить токен и добавить Telegram-канал

1. Открыть Telegram-бота для создания ботов — @BotFather.

2. Щелкните значок косой черты справа от строки ввода текста.

3. В открывшемся окне выберите верхнюю строку — « /новый бот ».

4. Введите имя бота и отправьте сообщение. Имя бота будет отображаться для пользователей вверху, там же, где отображается имя контакта в чатах. После создания бота вы можете изменить имя через меню @BotFather — косая черта справа от ввода текста.

5. Введите уникальное имя пользователя для вашего бота. Это будет его адрес в Telegram. Имя пользователя должно содержать слово «bot» в конце. Например, MyCompanyNameBot или myComponyName_bot.

Если введенный логин уже занят, то @BotFather сообщит вам об этом.

Если введенное имя свободно, то @BotFather поздравит вас с созданием нового бота и выдаст токен.

6. Скопируйте токен.

7. Зайдите в настройки канала личного кабинета Wazzup.

8. Щелкните Добавить канал.

9. Выберите «Telegram» из списка.

10. Введите название канала. Так канал будет отображаться в списке каналов в кабинете Wazzup.

11. Вставьте скопированный токен чат-бота.

12. Добавить текст первого сообщения бота. Когда пользователь перейдет по ссылке на вашего бота и нажмет кнопку «Старт», бот отправит ему это приветственное сообщение.

13. Нажмите Добавить.

14. Готово — вы добавили Telegram-канал

Использование Telegram-канала

Пользователь инициирует общение с ботом, нажав кнопку «Старт». В ответ вы получите приветственное сообщение от бота.

Первое сообщение пользователя придет в чат Wazzup как новое входящее сообщение.

Слева — начало переписки с клиентом с точки зрения менеджера в чате Wazzup. Справа — начало общения с ботом с точки зрения клиента в Telegram

Идентификатор пользователя Telegram — это никнейм, он отображается в списке чатов под именем пользователя.

Если у вас несколько ботов, например, «Поддержка», «Отзывы и предложения», «Конкурс» и пользователь написал сразу несколько ботов, то все его сообщения будут уходить в один чат. Отличить их можно по названию канала, на который они были отправлены. Название канала находится в верхней части сообщения клиента.

Если нажать на зеленую кнопку рядом с полем ввода текста, можно выбрать, с какого канала отвечать клиенту.

Слева — как менеджер видит переписку с клиентом в чате Wazzup. Справа — как клиент видит переписку с ботом

С помощью бота можно получать и отправлять текстовые сообщения, фото, видео, аудио и документы. Стикер, отправленный из Telegram, придет в чат Wazzup в виде смайла, а гифка — в виде видео с расширением mp4.

Канал ВКонтакте

Канал ВКонтакте не интегрируется в CRM, поэтому контакты и сделки для почтовых ящиков создаваться не будут. Вы не можете указать видимость этого канала для менеджеров и не можете настроить распределение входящих запросов. Канал ВКонтакте будет существовать только как диалог в общем чате Wazzup.

Вы не можете инициировать общение из чата с пользователем ВКонтакте, диалог будет создан только тогда, когда пользователь напишет вам первым.

Как получить токен и добавить канал ВКонтакте

1. Зайти в «Управление» в правой части страницы сообщества.

2. Выберите «Сообщения» в меню справа.

3. Включите «Сообщения сообщества».

4. Выбрать в правом меню «Настройки» → «Использование API».

5. Перейдите на вкладку «Long Poll API».

6. Включите «Long Poll API».

7. Прокрутите до самого верха раскрывающегося меню «Версия API».

8. Выберите последнюю версию API.

9. Перейдите на вкладку «Типы событий».

10. Отметьте все пункты из категории «Сообщения».

11. Перейти на вкладку «Токены доступа».

12. Нажмите «Создать токен».

13. Выберите первые 4 элемента из списка и нажмите Создать.

14. Подтвердите свои действия: «Позвонить» → введите код → «Подтвердить».

15. Скопируйте полученный код.

16. Зайдите в настройки канала личного кабинета Wazzup.

17. Нажмите «Добавить канал».

18. Введите название канала.

19. Вставьте скопированный токен.

20. Нажмите «Добавить».

21. Готово — вы добавили канал ВКонтакте.

Что делать, если канал перешел в статус «Неавторизованный»

В некоторых случаях Вконтакте может отозвать выданный токен из-за подозрительной активности страницы сообщества или ее администратора, например:

— страница сообщества рассылает спам;

— пользователи жалуются на страницу сообщества;

— есть подозрение, что администратор сообщества был взломан.

Если ВКонтакте отозвал токен или вы его случайно удалили, канал перейдет в статус «Неавторизованный».

В этом случае в настройках канала нажмите «Ввести токен» и в открывшемся окне введите новый токен. Нажмите «Подтвердить токен», а затем «Сохранить».

Электроника | Бесплатный полнотекстовый | TweezBot: управляемый искусственным интеллектом алгоритм идентификации онлайн-медиа-бота для социальных сетей Twitter

1.

Введение

Twitter — это сайт микроблогов, основанный в 2006 году с целью создания онлайн-платформы для интерактивного общения. Пользователи могут публиковать и взаимодействовать друг с другом в серии сообщений, которые называются твитами [1]. Первоначально твиты состояли из 140 символов, но с ростом популярности Twitter в области социальных сетей ограничение было в конечном итоге увеличено до 280 символов для языков, отличных от CJK, то есть языков, состоящих из китайских, японских и корейских символов. По состоянию на начало 2019 г., сообщалось, что Twitter обрабатывает феноменальные 330 миллионов активных пользователей в месяц и ежедневно сталкивается с трафиком почти 500 миллионов твитов на сайте. С невероятным количеством твитов, рассылаемых каждый день, исчисляемым миллиардами каждый год, также начала появляться возможность различных форм киберугроз. Это включает в себя мошенничество, мошенничество, рассылку спама и двуличное поведение на онлайн-платформах социальных сетей [2]. Чтобы продвигать позитивную повестку дня или получить преимущество денежного или социального характера, существуют определенные автоматизированные программные приложения, которые контролируют учетную запись пользователя и обычно называются ботами социальных сетей Twitter [3]. С помощью Twitter API эти боты часто автономно выполняют основные действия, такие как ретвит, твит, лайк, подписка, отказ от подписки или отправка прямых сообщений другим учетным записям. Некоторые из ботов имеют позитивные намерения и в основном используются организациями для предоставления автоматических ответов на запросы пользователей, жалобы клиентов и т. д. Хорошие боты помогают транслировать полезные сообщения и информацию в трудные времена, а некоторые создают полезный и значимый контент для привлечь пользовательскую базу. Но в последнее время агрессивный маркетинг и реклама привели к потоку ботов, злонамеренно использующих Twitter API. Это означает, что бот Twitter может обойти ограничения скорости API и нарушить правила конфиденциальности пользователей, установленные Twitter; в последнее время они использовались для рассылки спама, обмана и выдачи себя за самозванца.

В быстро меняющемся мире, где цифровой маркетинг и цифровой потребительство растут с каждой секундой, наша исследовательская цель состоит в том, чтобы предложить метод выявления вредоносных ботов Twitter и снижения воздействия киберугроз, вызванных такими мошенническими профилями.

Основные результаты исследований. Наша исследовательская инициатива направлена ​​на борьбу с угрозой киберугроз, исходящих от онлайн-ботов в социальных сетях Twitter. Важный вклад и основные моменты нашего исследования резюмируются следующим образом:

• Предлагаемая нами модель TweezBot направлена ​​на выявление автоматизированного твиттер-поведения онлайн-ботов Twitter.

• Предлагаемый классификатор представляет собой многоуровневую модель на основе условий, разработанную с использованием искусственного интеллекта для идентификации ботов.

• Несколько строковых и числовых атрибутов профиля, таких как имя профиля, описание, местоположение, количество в списке, статус проверки и т. д., образуют базу условий.

• Сравнительное исследование проводится с эталонной машиной и моделями глубокого обучения, включая следующее: дерево решений, случайный лес, наивно-байесовский классификатор Бернулли, категориальный наивно-байесовский классификатор, метод опорных векторов и многослойный персептрон.

• Анализ производительности также проводится с помощью общедоступных стандартных API идентификаторов автоматизации, таких как Botometer, BotSentinel и TweetBotOrNot.

• Результаты, полученные с помощью существующих классификаторов и API-интерфейсов, используются для сравнительного изучения производительности TweezBot с точки зрения точности, отзыва, воспроизводимости, оценки F1, оценки Коэна-Каппы, площади под кривой ROC и других.

Остальные разделы организованы следующим образом: Раздел 2 содержит подробный обзор связанной работы и текущих направлений исследований. В Разделе 3 описываются методологии исследования, за которыми следует предлагаемая структура в Разделе 4. Кроме того, результаты экспериментов выделены в Разделе 5, где содержится описание набора данных, предварительный анализ и сравнительные исследования. Наконец, результаты нашего исследования с выводами и будущие области обсуждаются в Разделе 6.

2. Сопутствующая работа

Было проведено несколько соответствующих исследований в области идентификации ботов в социальных сетях. В исследовании, проведенном в [4], авторы подошли к проблеме обнаружения социальных ботов как к проблеме классификации. Они использовали обширную предварительную обработку данных и операции извлечения признаков из помеченных данных, полученных от учетных записей Twitter, которые были заблокированы Twitter на основании предположения, что эти учетные записи были вредоносными по своей природе и демонстрировали поведение ботов или подозрительную активность. Авторы использовали Twitter Streaming API для потоковой передачи данных и выполнили предварительную обработку с 62 функциями для каждого пользователя Twitter, которые затем передаются в классификатор машинного обучения для обучения. Функция подобия текста для расчета характеристик, связанных с тональностью, рассчитывается путем взятия 100 случайных твитов каждого пользователя, которые сравниваются с использованием векторизатора термина «частота-обратная частота документа» (TF-IDF). Векторизатор использовался для токенизации документа и расчета весов для каждого термина. В другом исследовании [5] метаданные Twitter использовались для получения 13 уникальных характеристик. В предоставленном наборе данных каждая отдельная функция была хорошим представителем имеющейся дисперсии. Корреляционная матрица и PCA (анализ основных компонентов) использовались для проверки связи и положения переменных, обеспечивая более полное понимание [6]. Авторы использовали немаркированный набор данных и создали кластеры K-средних, которые представляют собой методологию машинного обучения, формально не контролируемую [7]. Этот метод уже использовался для отслеживания проблемных ботов в кампаниях Twitter. Авторы выбрали ежедневную активность, т. е. твиты, процент ретвитов и ежедневный подсчет избранного в качестве функций кластеризации. В качестве количества кластеров было выбрано два. Используя трехмерную диаграмму рассеяния в качестве методологии, они получили тех ботов, у которых был высокий процент ретвитов и ежедневных избранных. Также предполагается, что количество учетных записей ботов невелико или умеренно, но уровень участия чрезвычайно высок.

Кроме того, в исследовании, проведенном в [8], предполагается, что подход, основанный на сходстве, может устранить этот пробел, дополняя существующие контролируемые и неконтролируемые методы. Авторы представляют подход под названием Bot-Match, который оценивает встраивания в социальные сети, использующие полууправляемый рекурсивный алгоритм, который в данном случае представляет собой поиск ближайшего соседа. Авторы разработали классификатор логистической регрессии для обнаружения случайных строк с использованием таких характеристик, как n-граммы символов и энтропия строки, который имеет скорость распознавания 94,25 процента для учетных записей случайных строк пользователей в Твиттере. В рамках запланированных усилий по запугиванию они могут пометить 4312 учетных записей случайным псевдонимом. В еще одном вкладе [9] было обнаружено, что для выявления законных пользователей среди ботов вводятся два метода, оба из которых основаны на обработке естественного языка (NLP). В первом методе предлагается методология извлечения признаков для обнаружения учетных записей, отправляющих автоматические сообщения. Выбранное подмножество характеристик передается алгоритмам машинного обучения после применения методов выбора признаков и работы с искаженными наборами данных. Во втором методе предлагается архитектура глубокого обучения, чтобы определить, были ли твиты опубликованы реальными пользователями или сгенерированы ботами. Кроме того, важным для обучения является закон Бенфорда [10], который был важен для понимания исследований, проведенных в [11]. Исследователи создали и разработали программное обеспечение для сбора метрик учетных записей из Вконтакте, купили ботов и собрали восемь наборов данных о ботах, собрали десять наборов данных о реальных пользователях, провели тесты Колмогорова-Смирнова для каждого показателя в каждом наборе данных и сравнили результаты ботов и реальных пользователей. Боты могут считаться важным ключом в таких профилях и учетных записях, если p-значение согласия между распределением профилей и распределением Бенфорда меньше установленного порога.

В [12] авторы использовали контролируемую стратегию машинного обучения для обнаружения ботов, которая опирается на эксклюзивную функцию, известную как оценка бота, для оценки вероятности бота пользователя. Пользователи были разделены на несколько кластеров в зависимости от их движения с использованием методологии неконтролируемого машинного обучения. AUC была значительно выше, чем в более ранних исследованиях, с кратной оценкой перекрестной проверки 0,9626, точностью 0,9743, оценкой отзыва 0,9717 и показателем F1 0,9730. Кроме того, авторы представили новый тип хэш-цепочки, который превзошел аналогичные методы, но при этом был достаточно гибким для работы в ряде систем. Решение выборочного динамического кэширования значительно снизило рабочие нагрузки, но при этом потребовалось меньше места для хранения. Самый важный вывод заключается в том, что алгоритм может гибко и адаптивно обеспечивать жизненно важную безопасность сайтов социальных сетей, возможно, помогая в борьбе с опасными ботами и кибератаками. Еще одно исследование по независимому детектору твиттер-ботов было предложено в [13]. Авторы описывают независимый от языка метод классификации каждого твита как автоматически сгенерированного (AGT) или созданного человеком (HGT). AGT — это своего рода твит, в котором большинство или все данные на естественном языке создаются автоматически ботом или другой машиной. Предлагаемый метод классифицирует твит исключительно на основе метаданных, поступающих с каждым твитом, и мы используем параметры метаданных, не зависящие от языка и географии. Эмпирический раздел исследования показывает высокие показатели успеха. В связи с этим в [14] было предложено исследование, связанное с рекуррентной нейронной сетью. Авторы использовали двунаправленную долговременную кратковременную память (BiLSTM) для эффективной записи информации в твитах, чтобы помочь пользователям узнавать, с кем они разговаривают в Twitter. Обращаясь к проблеме неправильной классификации и результатов (ложноположительных и ложноотрицательных результатов), полученных ботометром, авторы [15] проливают свет на то, как с этим справиться эффективным образом. В документе показано, что оценки ботометра неточны для оценки ботов, особенно при использовании на другом языке. Это также предполагает, что пороговые значения подвержены колебаниям, даже при консервативном применении, что приводит к ложноотрицательным результатам (т. е. боты ошибочно принимаются за людей) и ложноположительным результатам (т. е. люди классифицируются как боты). Большинство исследований в области социальных наук, в которых используется эта технология, ошибочно считают значительное число пользователей-людей ботами, и наоборот [16,17,18,19].,20,21,22,23,24,25,26]. Существует больше исследований по выявлению сообществ таких профилей в приложениях социальных сетей [27,28]. Мотивированное вышеупомянутым вкладом в связанную область, наше исследование согласуется с аналогичным контекстом обнаружения ботов, скрытых под завесой человекоподобного поведения, с использованием искусственного интеллекта и рассмотрением нескольких фильтров, основанных на основных и производных атрибутах, ориентированных на профиль, из Twitter. Для этого наш дизайн предусматривает создание многоуровневого набора условий на основе инициатив ИИ для повышения производительности при идентификации ботов.

3. Методология исследования

Наше исследование направлено на выявление профилей ботов в одной из наиболее широко используемых платформ социальных сетей, т. е. в Twitter. Мы предложили новую структуру для определения функций, которые можно было бы надлежащим образом использовать для выявления ботов на основе собранных профилей, ориентированных на Twitter. Были применены методы науки о данных, чтобы лучше понять атрибуты, присутствующие в наборе данных, для различия между идентификацией ботов и не-ботов.

3.1. Корреляционная статистика

Начальная фаза нашего исследования начинается с корреляционного анализа возможных характерных для Твиттера особенностей онлайн-пользователей. Чтобы помочь в анализе признаков, мы рассмотрели коэффициент рангового порядка Спирмена, чтобы изучить отношение всех отдельных признаков к целевой переменной. Формула корреляции выражается следующим образом в уравнении (1).

В уравнении (1) ρ обозначает ранговый коэффициент Спирмена, а qi относится к разнице между двумя рангами в наблюдении. Количество наблюдений обозначено как n. Впоследствии появилось несколько эталонных классификаторов на основе ИИ, которые в дальнейшем использовались для сравнительного исследования.

3.2. Деревья решений

Этот классификатор является одним из популярных эталонных тестов в категории контролируемого машинного обучения, который часто обеспечивает довольно хорошие решения задач классификации. Обучающие выборки в дереве решений хранятся в массиве, который может быть разреженным или плотным. Форма массива определяется количеством выборок и признаков. Теги класса для обучающих выборок хранятся в массиве y отрицательных и неотрицательных значений. Если целью является исход с диапазоном значений 0, 1, …, t−1; следовательно, в отношении конкретного узла f классификационная формулировка может быть обозначена следующим уравнением:

В этом уравнении данные в узле f представлены как Uf, где Nf — количество выборок. Если f является конечным узлом, то прогнозируемый признак вероятности для конкретной области обозначается pft по отношению к наблюдениям в классе t для узла f.

3.3. Классификатор случайного леса

Подбирая определенное количество классификаторов дерева решений к подвыборкам набора данных, метаоценщик, который использует закон средних значений для повышения прогнозируемой точности и ограничения переобучения, называется классификатором случайного леса. Если значение условия начальной загрузки истинно или установлено по умолчанию, размер подвыборки регулируется аргументом максимального количества выборок; в противном случае для создания каждого дерева используется весь набор данных. Будучи методом ансамблевого обучения, в большинстве задач бинарной и бинарной классификации он обеспечивает надежные решения с хорошей точностью [16]. Следовательно, мы рассмотрели его как существующий аналог для сравнения результатов предложенной нами модели.

3.

4. Наивный байесовский алгоритм Бернулли

Наивный байесовский метод Бернулли использует модели обучения и классификации наивного байесовского метода для классификации и обучения данных, которые были распределены в соответствии с многомерными распределениями Бернулли. [17]. Хотя признаков может быть несколько, считается, что каждый из них является компонентом или переменной с двоичным значением. В результате выборки в этом классе должны быть представлены в виде векторов признаков с двоичным значением. Правило принятия решения выражается в уравнении (3), где Q — вероятность класса Vi для зависимой переменной J.

3.5. Категориальный наивно-байесовский метод

Категориальный наивно-байесовский метод хорошо подходит для категориального распределения дискретных и отличительных признаков [18]. Категории каждой функции выбираются из категориального распределения. Здесь вероятность категории k признака i в выбранном классе c показана в уравнении (4) следующим образом.

Как показано в приведенном выше уравнении, N _kic — это количество раз, когда группа k присутствует в образцах x _и , которые относятся к классу c. Кроме того, N _c относится к общему количеству выборок, соответствующих классу c, α — параметр сглаживания по Лапласу, а ni — количество доступных категорий.

3.6. Машина опорных векторов

Машина опорных векторов (SVM) создает гиперплоскость в N-мерном пространстве, где N обозначает количество параметров, используемых для дифференциации имеющихся точек данных. Существует множество гиперплоскостей, которые можно выбрать для разделения двух разновидностей точек данных. Цель состоит в том, чтобы обнаружить плоскость с наибольшим запасом или наибольшей удаленностью между точками данных обоих классов. Это помогает максимизировать маржевое расстояние, обеспечивая при этом некоторую поддержку и упрощая классификацию последующих точек данных, которые присутствуют. 9— единичный вектор, а ||O|| является силой вектора. Будучи категориальным предиктором, SVM подходит для решения проблемы бинарной классификации обнаружения ботов [19].

3.7. Многослойный персептрон

Многослойный персептрон — это метод нейронной сети, который входит в понятие контролируемого глубокого обучения [20]. Он использует когнитивный подход для изучения функции g(*)=Rm →Rz путем обучения на наборе данных, поскольку m — это количество измерений, которые мы используем для ввода, а z — количество каналов или измерений для вывода. . Преимущества многослойного персептрона в основном заключаются в способности изучать и развертывать нелинейные модели и получать знания о моделях в режиме реального времени с функцией частичной подгонки. Алгоритм многослойного персептрона, используемый классом классификатора MLP, использует обратное распространение вместо прямого распространения, как показано в уравнении (7):

Как указано выше в уравнении (7), w обозначает вектор, состоящий из весов, x — вектор, содержащий входные данные, B — присутствующее смещение, а φ — функция активации, которая по своей природе нелинейна.

4. Предлагаемая платформа: модель TweezBot

В этом разделе показана предлагаемая нами система обнаружения ботов, называемая TweezBot, которая представляет собой многоуровневую модель на основе условий, разработанную с использованием инициативы ИИ. Наша модель начинается с выбора функций на основе тщательной аналитики для выявления профилей, которые могут быть ботами. За этим следует построение модели и ее проверка с использованием нескольких параметров оценки производительности и существующих аналоговых методов. Инфографика на рисунке 1 выделяет блок-схему, чтобы проиллюстрировать процедуру предлагаемой нами структуры.

Анализ признаков был выполнен в наборе данных для понимания целостности и отсутствия данных. Эти функции дополнительно организованы в несколько наборов условий для фильтрации профилей ботов (таблица 1). Впоследствии корреляционная статистика была применена для понимания отношений между различными атрибутами объекта Twitter, то есть пользователя социальной сети. Кроме того, был проведен исследовательский анализ данных для выявления различных атрибутов профиля бота по сравнению с профилем, не являющимся ботом, для лучшего понимания характеристик профиля бота и различных способов имитации настоящего пользователя-человека. Наконец, аналитика данных была применена для изучения типов атрибутов, которые преобладают или являются общими для прогнозирования поведения ботов.

Несколько важных признаков рассматриваются как набор условий для построения базы предсказания. Это включает в себя статус проверки учетной записи, местоположение пользователя и наличие определенных фраз в псевдониме, описании пользователя, имени и статусе профиля. Эти условия помогают нам выделить уникальные черты бота и не-бота. Мы также применяем Bag-of-Words для обработки строковых функций для вероятной идентификации бота. BoW относится к корпусу слов, который используется для разработки функций путем анализа токенов, которые, вероятно, будут преобладать в ботах или учетных записях, демонстрирующих поведение ботов. Например, слово «бот» было включено в набор слов, а затем проверено в атрибутах имени экрана, имени профиля и описания в наборе данных. Например, пользователь с именем @mattlieberisbot из нашего набора данных будет помечен как бот, так как имя экрана содержит одно из слов из BoW. Это еще больше увеличит его вес в качестве профиля бота. Наконец, мы также учитываем указанное количество и наличие расширенного профиля, а также изображения профиля. Используя эти атрибуты в качестве условий, мы формулируем нашу модель (алгоритм 1).

Алгоритм 1: Предлагаемый алгоритм TweezBot.
Ввод : Набор данных Twitter D Процедура : 1: n=|D| # количество пользователей в наборе данных Twitter 2: D≔{u1,u2,…,un−1,un}  # набор данных с пользователями 3: Dtr обучающий набор данных ← 3 обучающий набор данных : Dts ← тестовый набор данных 5: tbot_lbled ← начальные целевые метки 6: для каждого U в DTR: 7: T = {U. TNAME, U.TDESC, U.TSNAME} 8: для W в Bow: 2. Существует в T: 10: U.TBOT_PRED = TRU 11: Break 12: ELE: 12: : 12: : 0003 13:           u.tbot_pred=false 14:       end-if 15:    end-for 16:    if ((u.tver) ||(u.thasprofimg)||(u.thasextprof)||(u.tloc)||((u.tlstcount)>1000)): 17:       u.tbot_pred=false 3 18:    end-if 19:    Dtr,u≔Dtr,u∪u.tbot_pred  # добавить вычисленный статус бота в качестве функции для u 20: End-For
Выход : DTR, U.TBOT_PRED для каждого пользователя Summer Sumperized на основе. работоспособность предложенного нами подхода. Мы провели исследовательский анализ, аналитику данных и результаты проектирования функций. Кроме того, мы провели сравнительный анализ с несколькими существующими классификаторами машинного обучения и глубокого обучения. 5. Экспериментальные результаты Основная предпосылка TweezBot состоит в том, чтобы идентифицировать профили ботов социальных сетей из онлайн-профилей пользователей в Twitter. Доступно несколько наборов данных Twitter с ботами и без профилей [21,22]. Мы извлекли из Kaggle набор данных на основе Twitter с 2789 различными профилями пользователей, помеченными бинарными классами, представленными ботами и не-ботами [23]. Наш набор данных содержит атрибуты, относящиеся к пользователю Twitter, включая идентификатор пользователя, дескриптор пользователя, отображаемое имя пользователя, местоположение, статус проверки, расширенный профиль, количество друзей и подписчиков, общее количество избранного и количество в списке. Такой исчерпывающий набор данных позволяет нам иметь модель, основанную на разнообразных атрибутах и ​​разнообразии. Наш набор данных, используемый для нашего эксперимента, включает два класса профилей социальных сетей, которые довольно сбалансированы, с 47,22% ботов и 52,78% профилей без ботов соответственно. Предлагаемая нами модель обрабатывает атрибуты профиля объектов пользователей Twitter для извлечения нескольких полезных фрагментов информации, включая статус проверки, наличие изображения профиля, расширенные атрибуты профиля и местоположение. Этот набор атрибутов действует как первичное базовое условие, которое использовалось во всех анализах и разработке признаков. Использование перечисленных атрибутов подсчета объектом пользователя помогает настроить производительность нашего классификатора и сводит на нет предвзятые случаи, когда не-боты были идентифицированы как боты. Еще одна ключевая особенность нашего подхода к дифференциации ботов от не-ботов — это набор непристойных и явных строк, полученных после исследования и проверки определенных учетных записей ботов. Этот корпус слов называется сумкой слов. Для эксперимента тренировочный и тестовый сплит проводился со стандартным соотношением 7:3. 5.1. Анализ признаков Для анализа признаков отсутствие данных дало нам значительное преимущество в раскрытии профилей ботов. На рисунке 2 тепловая карта выделена, чтобы показать нулевые значения в нашем помеченном наборе данных для каждого атрибута. На графике показаны отсутствующие элементы, особенно в атрибутах местоположения, описания и URL-адреса. Эти атрибуты с нулевыми значениями не удаляются, поскольку они служили ключевыми функциями при обнаружении поведения ботов и были полезны для важных выводов. Кроме того, чтобы найти корреляцию между атрибутами и понять взаимосвязь, мы использовали коэффициент ранговой корреляции Спирмена для некоторых ценных сведений о различных атрибутах в отношении целевой переменной, то есть статуса бота (рис. 3). Для обзора корреляции Спирмена дополнительная иллюстрация, помогающая извлечь признаки, показана на рис. 4. На ней показана корреляция между идентификатором пользователя, наличием изображения профиля, статусами и профилем по умолчанию по отношению к целевой переменной классификации. Из графика видно, что существует сильная корреляция между статусом проверки, количеством в списке и количеством друзей и подписчиков. В результате мы не можем выполнить корреляцию для категориальных атрибутов; следовательно, мы рассмотрели имя экрана, описание и имя непосредственно в нашей разработке функций во время обучения. Корреляционное исследование обосновывает выбор входных переменных для обучения модели. 5.2. Исследовательский анализ данных Для нашего исследовательского анализа данных мы использовали несколько основных параметров, чтобы изучить разницу в природе профиля бота и профиля, не являющегося ботом. Это включает в себя проверку соответствующих атрибутов и функций, которые в конечном итоге становятся заметными на этапе построения модели. На рисунке 5 показано, что пользователи ботов часто пытаются скрыть свою личную информацию. Это видно из графика, где отсутствует большинство параметров профиля для ботов. Это свидетельствует о сговоре в онлайн-социальной сети со стороны таких подозрительных пользователей. Меньшее количество информации в открытом доступе на самом деле помогает этим ботам быстро исчезать после мошеннических поблажек. Далее на рис. 6 показано исследование характеристик ботов на основе статусов и количества избранных. Количество статусов означает количество сообщений и действий в ленте. Счетчик избранного говорит нам, сколько раз определенный пост был добавлен в избранное пользователем. На графике показано чрезвычайно низкое количество избранных ботов в их каналах. В другом анализе, показанном на рис. 7, число подписчиков увеличивается для ботов с чрезвычайно низким количеством избранных, в то время как не-боты демонстрируют одинаковое поведение. Профили ботов часто покупают подписчиков у дельцов черного рынка в Интернете, чтобы имитировать влиятельный общественный статус. В Твиттере друзья — это конкретные пользователи, за которыми определенный пользователь может подписаться (т. е. подписаться). На рис. 8 показано, что в случае с ботами количество друзей имеет концентрацию ближе к нижнему левому углу, что указывает на низкое количество подписчиков, тогда как в случае не-ботов наблюдается равномерное соотношение, поскольку количество подписчиков не является чрезмерно высоким. , с друзьями относительно однородными до определенной степени. В еще одном исследовании количества друзей и статусов на рис. 9 видно, что боты принимают участие в коротких промежутках времени и чрезвычайно активны во время текущего события или тренда, о чем свидетельствует небольшое количество статусов; в то время как не-боты публикуют сообщения в течение длительного периода времени, который может охватывать от месяцев до лет, тем самым демонстрируя нормальное поведение. На рисунке 10 было обнаружено ключевое наблюдение: у ботов не наблюдается увеличения числа подписчиков, даже когда они публикуют больше сообщений и остаются чрезвычайно активными, что является частью их попытки имитировать естественное поведение. Между тем, для не-ботов количество подписчиков увеличивается до определенного уровня для ряда статусов. 5.3. Оценка поведения бота В этом разделе представлено расширенное исследование поведения бота, чтобы сформировать прочную основу для разработки набора эффективных фильтров для предложенного нами TweezBot. На рис. 11 показано, что количество пользователей увеличивается с увеличением числа подписчиков, что укрепляет нашу основу для дифференциации ботов и не-ботов. Кроме того, на Рисунке 12 не-боты явно были добавлены в ряд списков, что привело к увеличению функции подсчета в списке, в то время как боты не были добавлены во многие списки из-за их подозрительного характера и отсутствия доверия, хотя некоторые боты также могут часто демонстрировать незлонамеренное поведение. Рисунок 13 и Рисунок 14 здесь помогают нам понять, как различаются боты и не-боты с точки зрения количества их подписчиков и друзей. Как мы видим на рис. 13, количество пользователей после определенного числа имеет большое количество друзей, что отличается от того, как работают боты. Кроме того, на рис. 14 число подписчиков некоторых пользователей, в основном не ботов, непомерно велико, в то время как у ботов такое же количество подписчиков. Это еще одна ключевая характеристика ботов и не-ботов, а также их модели подписок и подписчиков. 5.4. Сравнительная оценка производительности Различные классификаторы машинного обучения и стандартные API, в том числе Botometer [24], BotSentinel [25] и TweetBotOrNot [26]. Модели машинного обучения, используемые для сравнительного анализа, включают случайный лес, дерево решений, бернуллиевский наивный байесовский метод, категориальный наивный байесовский метод, классификатор опорных векторов и многоуровневый персептрон (ANN) [27,28]. Эти классификаторы широко используются в качестве стандартных эталонов для решения задач бинарной классификации, включающих крупномасштабные наборы данных с множеством параметров [29].,30,31]. Деревья решений хорошо известны своей широкой применимостью в критических процессах принятия решений; кроме того, Random Forest обеспечивает большую точность при обработке больших наборов данных и требует меньше времени на обучение. SVM позволяет разделить N-мерное пространство на классы, чтобы данные можно было отнести к правильной категории. Все варианты наивных байесовских классификаторов допускают точную бинарную и мультиклассовую классификацию. Кроме того, мы изучили многослойный персептрон, который используется для бинарной классификации с помощью механизма прямой связи через скрытые слои, что позволяет различать и изучать более сложные закономерности. Это формирует обоснование выбора эталонных классификаторов для сравнительного исследования. Помимо существующих эталонных тестов, мы также провели анализ точности предложенного нами TweezBot с изменением размера общего объема данных. Изначально наш набор данных содержал 47,22% ботов и 52,78% не-ботов. В качестве эксперимента мы масштабировали наш набор данных на различное количество ботов и не-ботов на этапах обучения и тестирования, чтобы проверить дисбаланс классов. Как видно из таблицы 2, предложенный нами алгоритм идентификации ботов обеспечивает адекватную производительность в случае определенного изменения доли профилей ботов и не-ботов в выборочном наборе данных. Кроме того, по мере увеличения размера набора данных предлагаемый TweezBot достигает максимальной точности 99,0049%, тем самым подтверждая, что в нашем наборе данных нет проблем с дисбалансом классов. Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) для вышеупомянутых устройств совпадают с их оценками AUC при обучении и тестировании. Предлагаемый классификатор ботов TweezBot дает сравнительно лучшие результаты на обучающих и тестовых данных (рис. 15). При получении ROC-кривой, где тренировочная AUC (т. е. площадь под кривой) и тестовая AUC, записанные для обучения и тестирования, составляли 0,981675 и 0,996606 соответственно, точность обучения на модели составляет 0,9.827498, а точность тестирования для него 0,9 75. Точно так же, чтобы лучше понять, насколько хорошо модель работает по сравнению с классификаторами и алгоритмами обучения, которые мы использовали в вышеупомянутых разделах, было проведено сравнительное исследование TweezBot со случайным лесом, деревом решений, бернуллиевским наивным байесовским, категориальным наивным Байес, многослойный персептрон (ANN) и машина опорных векторов были показаны для ROC как для обучающей выборки, так и для тестовой выборки на рис. 16 и рис. 17. В следующей таблице 3 показан сравнительный анализ TweezBot с двумя древовидными алгоритмами, двумя наивными байесовскими моделями, классификатором SVM и многоуровневым персептроном. Следовательно, результаты тестирования и обучения исчерпывающе суммируются для различных типов моделей машинного обучения и глубокого обучения. Можно увидеть, что случайный лес, будучи ансамблевой моделью, дает лучшие результаты, чем дерево решений. Кроме того, категориальная версия считается подходящей для выполнения предсказания целевой переменной, которая распределена по категориям. Однако наш TweezBot превзошел все существующие аналоги по точности и показателям AUROC при обучении и тестировании. Несмотря на то, что точность считается наиболее интуитивно понятным показателем производительности, существует несколько других важных параметров, которые используются для оценки производительности нашей модели для лучшего понимания. В таблице 4 показаны точность, полнота, оценка F1, оценка Коэна-Каппа и оценка ROC-AUC соответственно. Точность означает отношение правильно спрогнозированных наблюдений к общему количеству спрогнозированных положительных наблюдений, а полнота — это отношение правильно спрогнозированных наблюдений ко всем наблюдениям в реальном классе. Оценка F1 определяется как среднее значение точности и полноты, и иногда она даже более полезна, чем точность, когда данные имеют неравномерное распределение по классам. Кроме того, Коэн-Каппа — еще одна выдающаяся метрика, которая рассчитывается на основе матрицы путаницы. Он выражает уровень согласия между двумя аннотаторами по проблеме классификации. При оценке модели машинного обучения необходимо учитывать два ключевых аспекта, включая надежность и достоверность. Степень доверия, которую мы испытываем к способности модели обеспечивать согласованные результаты в сопоставимых сценариях, называется надежностью. Валидность, с другой стороны, относится к точности модели на тестовых данных. Кроме того, AUC (площадь под кривой) или оценка AUROC также используются для вычисления площади под кривой рабочих характеристик приемника (ROC). Значение этой оценки заключается в том, что она позволяет нам вычислить площадь под кривой, что приводит к обобщению информации о кривой в виде единого значения. Для вычисления оценки использовалась функция roc_auc_score в библиотеке Python sklearn. Этот результат отличается от простого AUC, поскольку последний обозначает абстрактную область под кривой, которая не является специфической для кривой ROC. AUC является более общим с точки зрения кривых, в то время как AUROC — это, в частности, площадь под кривой ROC. Следовательно, надежность более целесообразно тестировать с использованием оценки roc_auc. Результаты в таблице 4 показывают, что предложенная нами модель превосходит эталонные классификаторы. Среди всех существующих моделей категориальный наивный байесовский метод оказался близким конкурентом с тренировочным отзывом и оценкой F1 0,9.45708 и 0,9478827 соответственно. Однако наша модель TweezBot работает сравнительно лучше с высочайшей точностью обучения и тестирования 0,999899 и 0,9	соответственно. Мы также провели еще одно сравнительное исследование с некоторыми стандартными API-интерфейсами ботов социальных сетей, а именно Botometer, BotSentinel и TweetBotOrNot. В целях проверки мы случайным образом извлекли псевдонимы некоторых пользователей Twitter и проверили их поведенческие результаты автоматизации по сравнению с предложенным нами TweezBot. Баллы различаются, поскольку критерий, определяемый вышеупомянутым API, отличается от нашего, но все три из них показывают баллы, по которым профиль можно вывести как поведение бота или человека. Результаты в таблице 5 показывают результаты автоматизации в виде классификации ботов и не-ботов. Из табличных данных видно, что Botometer показывает неплохие результаты и работает лучше, чем TweetBotOrNot. Однако BotSentinel ошибочно классифицирует большинство ботов как не-ботов с низким показателем автоматизации. В целом предлагаемый TweezBot превосходит все существующие идентификаторы ботов, адекватно классифицируя профили Twitter. Как видно из нашего глубокого анализа и экспериментальных результатов, предложенная модель обнаружения ботов, TweezBot, работает исключительно хорошо и, следовательно, может быть рекомендована для выявления ботов в социальной сети Twitter. 6. Выводы В последнее время использование социальных сетей значительно возросло, что привело к появлению множества сайтов и приложений социальных сетей. С увеличением трафика в социальных сетях значительно увеличилось количество автоматических ботов, которые часто пытаются воспроизвести и имитировать выбор и поведение пользователей в коммерческих целях. Такие средства автоматизации пытаются выполнять вредоносные действия, такие как олицетворение профиля, взлом и киберпреследование. Чтобы решить такие сложные проблемы, мы разработали новую модель обнаружения онлайн-ботов на основе искусственного интеллекта, а именно TweezBot, для обнаружения профилей ботов в Twitter. Для эффективного обучения модели мы использовали набор сильно коррелированных параметров Twitter, чтобы получить лучшую производительность. В основном это включает в себя статус проверки, предоставленный Twitter, описание пользователя, расширенный профиль и указанное местоположение подсчета, а также проверку с набором слов, который часто используется ботами онлайн-медиа. Набор данных, полученный от Kaggle, использовался для экспериментов и был основой нашего исследования с соотношением разделения обучения и теста 7: 3. Предлагаемый TweezBot имеет точность тестирования 99,0049% и тестовый AUROC 0,996606 в наборе данных. Наша модель TweezBot достигла значительных результатов по сравнению с существующими аналогами. Например, наша модель показала улучшение производительности на 12,84% по сравнению с деревьями решений и на 15,02% по сравнению с классификаторами случайного леса. Для наивных байесовских классификаторов TweezBot показал улучшение на 25,62% по сравнению с наивным байесовским классификатором Бернулли и улучшение на 21,05% по сравнению с категориальным наивным байесовским алгоритмом. Для многослойного персептрона это 59,31%, лучший рост точности тестирования, в то время как у него было незначительное улучшение на 15,02% по сравнению с машиной опорных векторов. Поэтому, основываясь на нашем обширном исследовании и сравнительном анализе с несколькими существующими классификаторами, можно сделать вывод, что TweezBot обладает высокой способностью выявлять ботов в социальной сети Twitter. Что касается будущих направлений исследований, предлагаемая модель может быть расширена для поддержки кросс-платформенной идентификации ботов путем отслеживания автоматизации их поведения в твиттере на других платформах социальных сетей. Это обеспечит ценную и целостную информацию о лучших перспективах. Кроме того, для улучшения прогнозирования ботов можно использовать междисциплинарные методы ИИ, такие как квантовое обучение. Кроме того, для дальнейшего понимания сетевой структуры в сообществах ботов можно использовать методы обучения на графах. Вклад авторов Концептуализация, А.С. и Р.С.; методика, Р.С.; программное обеспечение, А.С. и Р.С.; валидация, A.S., R.S., A.C.; формальный анализ, А.С.; расследование, AC; ресурсы, р.с.; курирование данных, А.С. и Р.С.; написание — черновая подготовка, R.S.; написание-обзор и редактирование, А.С.; визуализация, А.С.; надзор, А.С.; администрирование проекта, А.С. и A.C. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи. Финансирование Это исследование не получило внешнего финансирования. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Ссылки Clark, E.M.; Уильямс, младший; Джонс, Калифорния; Гэлбрейт, Р.А.; Данфорт, CM; Доддс, П.С. Отделение роботизированного текста от органического: подход на естественном языке для обнаружения автоматизации в Твиттере. Дж. Вычисл. науч. 2016 , 16, 1–7. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия] Он, Д.; Лю, X. Новая макроматематическая модель конкурентного распространения информации в онлайновой социальной сети. Дж. Вычисл. науч. 2020 , 41, 101089. [Google Scholar] [CrossRef] Джейн, С.; Синха, А. Идентификация влиятельных пользователей в Твиттере: новая взвешенная коррелированная мера влияния для COVID-19. В Хаосе солитоны Фракталы; Elsevier: Амстердам, Нидерланды, 2020 г.; Том 139, стр. 1–8. [Google Scholar] [CrossRef] Кантепе, М.; Ганиз, М.К. Фреймворк предварительной обработки для обнаружения ботов в Твиттере. В материалах Международной конференции по компьютерным наукам и инженерии (UBMK) 2017 г., Анталья, Турция, 5–8 октября 2017 г.; IEEE: Пискатауэй, Нью-Джерси, США, 2017 г.; стр. 630–634. [Академия Google] Анвар, А.; Якуб, У. Обнаружение ботов в твиттере с использованием неконтролируемого обучения. В материалах 21-й ежегодной международной конференции по исследованиям цифрового правительства, Сеул, Корея, 15–19 июня 2020 г.; стр. 329–330. [Google Scholar] Buitinck, L.; Луппе, Г.; Блондель, М .; Педрегоса, Ф.; Мюллер, А .; Гризель, О .; Никулаэ, В.; Преттенхофер, П.; Грамфорт, А .; Гроблер, Дж.; и другие. Дизайн API для программного обеспечения для машинного обучения: опыт проекта scikit-learn. arXiv 2013 , архив: 1309.0238. [Google Scholar] Чен З. ; Субраманиан, Д. Неконтролируемый подход к обнаружению спам-кампаний с использованием ботнетов в Твиттере. arXiv 2018 , arXiv:1804.05232. [Google Scholar] Бесков Д.М.; Карли, К.М. Bot-Match: Обнаружение социальных ботов с рекурсивным поиском ближайших соседей. arXiv 2020 , arXiv:2007.07636. [Google Scholar] Илиас Л.; Руссаки И. Обнаружение вредоносной активности в Твиттере с использованием методов глубокого обучения. заявл. Мягкий компьютер. 2021 , 107, 107360. [Google Scholar] [CrossRef] Miller, S.J. (Ред.) Закон Бенфорда; Princeton University Press: Princeton, NJ, USA, 2015. [Google Scholar] Каламеец М.; Левшун, Д .; Соловьев С.; Чечулин, А .; Котенко И. Детектирование ботов в социальных сетях по закону Бенфорда. В материалах 13-й Международной конференции по безопасности информации и сетей, Меркез, Турция, 4–7 ноября 2020 г.; стр. 1–8. [Google Scholar] «> Бархейт, С.; Мангла, Р.; Панджвани, Д.; Гаткал, С .; Кази, Ф. Обнаружение ботов в Твиттере и их влияние на манипулирование хэштегами. В материалах 17-й Международной конференции Совета Индии (ИНДИКОН) IEEE 2020 г., Нью-Дели, Индия, 11–13 декабря 2020 г.; IEEE: Пискатауэй, Нью-Джерси, США, 2020 г.; стр. 1–7. [Академия Google] Лундберг, Дж.; Нордквист, Дж.; Лайтинен, М. На пути к независимому от языка детектору ботов в Твиттере. Proceedings of the Digital Humanities in the Nordic Country, Копенгаген, Дания, 5–8 марта 2019 г.; стр. 308–319. [Google Scholar] Вэй, Ф.; Нгуен, Ю.Т. Обнаружение ботов в Twitter с использованием двунаправленных нейронных сетей с долгой кратковременной памятью и встраивания слов. В материалах Первой международной конференции IEEE 2019 г. по доверию, конфиденциальности и безопасности в интеллектуальных системах и приложениях (TPS-ISA), Лос-Анджелес, Калифорния, США, 12–14 декабря 2019 г.; стр. 101–109. [Google Scholar] «> Rauchfleisch, A.; Кайзер, Дж. Проблема ложного срабатывания автоматического обнаружения ботов в исследованиях в области социальных наук. PLoS ONE 2020 , 15, e0241045. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] Мусави, А.; Рао, В .; Санду, А. Алгоритмы на основе машинного обучения для количественной оценки неопределенности в моделях численного прогнозирования погоды. Дж. Вычисл. науч. 2021 , 50, 101295. [Google Scholar] [CrossRef] МакКаллум, А.; Нигам, К. Сравнение моделей событий для наивной байесовской классификации текста. В материалах AAAI-98 Семинар по обучению категоризации текста, Менло-Парк, Калифорния, США, 27 июля 1998 г.; Том 752, стр. 41–48. [Google Scholar] Метсис, В.; Андруцопулос, И.; Палиурас, Г. Фильтрация спама с помощью наивного байеса — какой наивный байес? В материалах CEAS 2006 — Третья конференция по электронной почте и борьбе со спамом, Маунтин-Вью, Калифорния, США, 27–28 июля 2006 г. ; Том 17, стр. 28–69. [Google Scholar] Шривастава А.; Трипати, А.К.; Далал, П.К. Основанный на SVM подход к классификации обсессивно-компульсивного расстройства с помощью биомаркеров окислительного стресса. Дж. Вычисл. науч. 2019 , 36, 101023. [Google Scholar] [CrossRef] Cinar, AC. Обучение многоуровневых искусственных нейронных сетей персептрона с прямой связью с алгоритмом древовидного семени. араб. J. Sci. англ. 2020 , 45, 10915–10938. [Google Scholar] [CrossRef] Samper-Escalante, L.; Лойола-Гонсалес, О.; Монрой, Р.; Медина-Перес, М. Наборы данных Bot в Твиттере: анализ и проблемы. заявл. науч. 2021 , 11, 4105. [Google Scholar] [CrossRef] Лойола-Гонсалес, О.; Монрой, Р.; Родригес, Дж.; Лопес-Куэвас, А.; Мата-Санчес, Дж.И. Классификация на основе контрастных шаблонов для обнаружения ботов в Twitter. IEEE-доступ 2019 , 7, 45800–45817. [Google Scholar] [CrossRef] Чарви Джайн. 2018. Доступно в Интернете: Kaggle.com/charvijain27/training-data-2-csv-utfcsv (по состоянию на 20 января 2022 г.). Субраманян В.С.; Азария, А .; Дерст, С .; Каган, В .; Галстян, А.; Лерман, К.; Чжу, Л.; Феррара, Э.; Фламмини, А .; Менцер, Ф. Вызов ботов DARPA в Твиттере. Компьютер 2016 , 49, 38–46. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version] Bouzy, C. На пути к независимому от языка детектору ботов в Twitter. 2018. Доступно в Интернете: Botsentinel.com (по состоянию на 10 декабря 2021 г.). Кирни, М. В. TweetBotOrNot. 2018. Доступно в Интернете: github.com/mkearney/tweetbotornot (по состоянию на 1 декабря 2021 г.). Шуя, Дж.; Хумаюн, Массачусетс; Аласмари, В .; Синки, Х .; Аланази, Э.; Хан, М.К. Ресурсоэффективная структура геотекстовой иерархической кластеризации для социальных приложений IoT. IEEE Sens. J. 2021 , 21, 25114–25122. [Google Scholar] [CrossRef] Афтаб, Х.; Шуджа, Дж .; Аласмари, В .; Аланази, Э. Гибридное обнаружение сообщества на основе DBSCAN для пограничного кэширования в приложениях социальных сетей. В материалах Международной конференции по беспроводной связи и мобильным вычислениям (IWCMC) 2021 г., Харбин, Китай, 28 июня – 2 июля 2021 г.; стр. 2038–2043. [Академия Google] [CrossRef] Фан, Дж.; Ли, Дж.; Ли, Ю. Архитектура трансферного обучения, основанная на машине опорных векторов для классификации гистопатологических изображений. заявл. науч. 2021 , 11, 6380. [Google Scholar] [CrossRef] Налбантов Г.; Биох, Дж. К.; Гроенен, П.Дж.Ф. Решение и интерпретация задач бинарной классификации в маркетинге с помощью SVM. В «От анализа данных и информации к инженерии знаний»; Springer: Берлин/Гейдельберг, Германия, 2006 г.; стр. 566–573. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия] «> Отани, Н.; Оцубо, Ю.; Койке, Т .; Сугияма, М. Двоичная классификация с неоднозначными данными обучения. Мах. Учиться. 2020 , 109, 2369–2388. [Google Scholar] [CrossRef] Рисунок 1. Инфографика, изображающая блок-схему нашей модели. Рисунок 1. Инфографика, изображающая блок-схему нашей модели. Рисунок 2. Анализ пропавших без вести в наборе данных ботов. Рисунок 2. Анализ пропавших без вести в наборе данных ботов. Рисунок 3. Корреляция Спирмена параметров Twitter. Рисунок 3. Корреляция Спирмена параметров Twitter. Рисунок 4. Исследование коррелированных параметров. Рисунок 4. Исследование коррелированных параметров. Рисунок 5. Пользовательское количество на основе параметров профиля. Рисунок 5. Пользовательское количество на основе параметров профиля. Рисунок 6. Статусы в Избранном учитываются для ботов и не-ботов. Рисунок 6. Статусы в Избранном учитываются для ботов и не-ботов. Рисунок 7. Последователь против Избранного учитывается для ботов и не-ботов. Рисунок 7. Последователь против Избранного учитывается для ботов и не-ботов. Рисунок 8. Подсчет последователей против друзей для ботов и не-ботов. Рисунок 8. Подсчет последователей против друзей для ботов и не-ботов. Рисунок 9. Количество друзей в сравнении со статусами учитывается для ботов и не-ботов. Рисунок 9. Количество друзей в сравнении со статусами учитывается для ботов и не-ботов. Рисунок 10. Подсчет подписчиков по отношению к статусам учитывается для ботов и не-ботов. Рисунок 10. Подсчет подписчиков по отношению к статусам учитывается для ботов и не-ботов. Рисунок 11. Количество пользователей с разным количеством подписчиков. Рисунок 11. Количество пользователей с разным количеством подписчиков. Рисунок 12. Количество пользователей с разным количеством в списке. Рисунок 12. Количество пользователей с разным количеством в списке. Рисунок 13. Количество пользователей против друзей учитывается. Рисунок 13. Количество пользователей против друзей учитывается. Рисунок 14. Количество пользователей по отношению к количеству подписчиков. Рисунок 14. Количество пользователей по отношению к количеству подписчиков. Рисунок 15. Предлагаемая оценка TweezBot AUC ROC. Рис. 15. Предлагаемая оценка TweezBot AUC ROC. Рисунок 16. Сравнительный анализ точности различных классификаторов при обучении. Рисунок 16. Сравнительный анализ точности различных классификаторов при обучении. Рисунок 17. Сравнительный анализ точности различных классификаторов при тестировании. Рис. 17. Сравнительный анализ точности различных классификаторов при тестировании. Таблица 1. Символы и описание переменных для реализации предлагаемой модели. Таблица 1. Символы и описание переменных для реализации предлагаемой модели. Символ Описание n Количество пользователей в наборе данных D D Набор данных Twitter собран Dtr Набор обучающих данных Dts Testing Dataset t Dataframe used for attributes of a Twitter object tid Id of a twitter user in a dataframe tfocnt Followers count of a twitter user tfrcnt Количество друзей пользователя Twitter turl Ссылка указана в tdesc tloc Расположение профиля пользователя tver Verification status imparted by Twitter tname  Name of the twitter user in the dataset tdesc Description of the twitter user tsname  Screen name of the пользователь твиттера tstatus  Количество статусов пользователя твиттера BoW Набор слов, содержащих нежелательные фразы thasprofimg  Existence of profile image of Twitter user thasextprof  Existence of extended profile of Twitter user tlstcount Listed count of Twitter user tbot_pred Predicted status of профиль как бот или не бот tbot_lbled Фактический помеченный статус профиля как бот или не бот Atr Расчет точности обучения Ats Расчет точности тестирования Таблица 2. Точность классификаторов машинного обучения и предлагаемый TweezBot. Таблица 2. Точность классификаторов машинного обучения и предлагаемый TweezBot. С.№. Размер набора данных Доля ботов и не-ботов Точность обучения Точность тестирования 1 25% Bot 42.23% 0.979729 0.97009 2 Non-Bot 57. 77% 3 50% Bot 52.34% 0.970833 0.985621 4 Non-Bot 47.66% 5 75% Bot 54.03% 0.984137 0.989867 6 Non-Bot 45. 97% 7 100% Bot 47.22% 0.982749 0.9 8 Non-Bot 52,78% Таблица 3. Точность классификаторов машинного обучения и предлагаемый TweezBot. Таблица 3. Точность классификаторов машинного обучения и предлагаемый TweezBot. 8 Серийный номер Classifier Training Accuracy † Training AUROC * Testing Accuracy † Testing AUROC * 1. Decision Tree 88.5539 0.957885 87.7381 0,937313 2. Случайный лес 87,2253 0,945545 86,0714 0.931360 3. Bernoulli Naïve Bayes 80.0715 0.883330 78.8095 0.870243 4. Categorical Naïve Bayes 95. 0945 0.983449 81.7857 0. 2 5. Метод опорных векторов 87,2253 0,815790 86,0714 0,820042 Multi-layer Perceptron 63.1068 0.811441 62.1428 0.837276 7. Proposed TweezBot 98.2749 0.981675 99. 0049 0.996606 † accuracy in процентное соотношение; * площадь под ROC-кривой. Таблица 4. Сравнительное исследование параметров классификации эталонных классификаторов и предлагаемого TweezBot. Таблица 4. Сравнительное исследование параметров классификации эталонных классификаторов и предлагаемого TweezBot. 0,964050369 Таблица 5. Сравнительная оценка показателей автоматизации существующих API-интерфейсов ботов и предлагаемого TweezBot. Таблица 5. Сравнительная оценка показателей автоматизации существующих API-интерфейсов ботов и предлагаемого TweezBot. Parameters Decision Tree Random Forest Bernoulli Naïve Bayes Categorical Naïve Bayes SVM Multilayer Perceptron Layer (ANN) Proposed TweezBot Training Precision 0. 1 0,895238 0.838157 0.9307036 0.895238 0.8181818 0.999899 Testing Precision 0.4 0.8 0.838526 0.7959641 0.8 0.8510638 0.9 Training Recall 0,844026 0,831858 0,704646 0,945708 0,831858 0,2588496 Testing Recall 0. 836930 0.827338 0.709832 0.8513189 0.827338 0.2877698 0.938574 Training F1_Score 0.872000 0.862385 0.765625 0.9478827 0.862385 0,3932773 0,995689 Оценка теста F1 0,871410 0,858209 0.768831 0. 8227115 0.858209 0.4301075 0.989361 Training Cohen Kappa Score 0.768693 0.752054 0.594537 0. 05 0.752054 0.2201130 0.988734 Testing Cohen Kappa Оценка 0,754611 0,728419 0,575707 0,6358753 0,728419 0,498 0. 9 Training ROC AUC Score 0.882602 0.874143 0.793918 0.9519898 0.874143 0.6047334 0.987283 Testing ROC AUC Score 0.877094 0.864023 0.787540 Серийный номер Actual Bot Status Twitter Screen Name Existing Social Media Bot Identifiers Proposed TweezBot Automation Outcome ‡ Botometer Automation (Score) * BotSentinel Automation (Score) † TweetBotOrNot Автоматизация (оценка) † 1 Bot @2181chrom_bot Bot (4. 6) Non-Bot (0) Bot (0.992) 1 2 @2LA1R_bot не-бот (4,1) не-бот (0) не-бот (0,561) 1 3 @3pei_bot 438 @3pei_bot 4038 @3pei_bot 404038 @3PEI_BOT 404038 @3PEI_BOT 4038 @3PEI_BOT 4038 @3PEI_BOT 38 @3 Бот (0,957) 1 4 @joe_ghinn_ITBot Bot (4. 3) Non-Bot (0.13) Bot (0.820) 1 5 @misheardly Bot (4.6) Bot (0.23) Bot (0.873) 1 6 @stevehssb_ITBot Bot (4.6) Non-Bot (0.39) Bot (0.764) 1 7 Non- Бот @KellySchuberth не-бот (0) не-бот (0,03) не-бот (0,320) 0 8 @kyliejenner 0438 @kyliejenner 0438 @kyliejenner 040438 @kyliejenner 0438 @kyliejenner . ) Non-Bot (0.254) 0 9 @Meg_Cramer Non-Bot (0.1) Non-Bot (0.01) Non-Bot (0.439) 0 10 @mitchprothero Не-бот (0,1) Не-бот (0,1) Bot (0.770) 0 11 @o_tilli_a Non-Bot (0) Non-Bot (0.02) Non-Bot (0. 191) 0 12 @jasonhall8675 Non-Bot (0.4) Non-Bot (0.09) Bot (0.683) 0 * on a scale of 5.0, † on a scale of 1.0; ‡ результат 1 означает бот, 0 означает не бот. Примечание издателя: MDPI сохраняет нейтралитет в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности. © 2022 авторами. Лицензиат MDPI, Базель, Швейцария. Эта статья находится в открытом доступе и распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Channels Канал — это интерфейс, который клиенты используют для связи с вашим чат-ботом. Каналы , вы можете настроить все такие внешние интерфейсы, которые будет использовать ваш чат-бот. JAICP — это многоканальная платформа : каждый чат-бот может быть подключен к нескольким каналам одновременно. Например, если вы разрабатываете бота, который будет обслуживать ваших клиентов на веб-сайте и в службе обмена мгновенными сообщениями, вы можете подключить его к виджету чата и каналам Telegram. Каналы Поддерживаемые каналы В JAICP поддерживаются следующие каналы: Входящие каналы — текстовые и гибридные каналы, по которым клиенты общаются с ботами, такие как мессенджеры, социальные сети, голосовые помощники, суфлеры и другие. Голосовые помощники : Алиса Google Ассистент Маруся Сбер Салют Мессенджеры : Слабый Телеграмма Вайбер WeChat WhatsApp (через сервисы edna и i-Digital) Социальные сети Вконтакте Платформы и услуги : Битрикс24 LiveTex Chat2Desk edna. chatCenter Команды Майкрософт Вонаж Webim (API пользовательского канала) Webim (внешний бот API 2.0) ZenDesk Чат Zendesk Универсальный Chat API для интеграции с приложениями и веб-сервисами. Настраиваемый виджет чата, который можно опубликовать на веб-сайте. Aimybox SDK, который можно использовать для создания голосового помощника и встраивания его в приложение или устройство. Для платформы JAICF также поддерживаются голосовые помощники Alexa и Dialogflow. Телефонные каналы — телефонные соединения, с помощью которых боты могут обрабатывать входящие и исходящие вызовы. Для этого требуются выделенные подключения к серверу SIP и интеграция с API-интерфейсами распознавания и синтеза речи. Платформы взаимодействия с клиентами — каналы, по которым клиенты могут общаться в чатах с агентами по обслуживанию клиентов. Эти каналы подключены к входящим каналам, поэтому боты могут переключать диалог на агента и обратно. Chat2Desk Живочат LiveTex Продажи Webim (API пользовательского канала) Универсальный операторский API для интеграции с приложениями и веб-сервисами. Поддерживаемые функции и ограничения Каждый канал имеет ряд собственных функций и ограничений, с которыми вы можете столкнуться при разработке бота. Чтобы понять, какой канал наиболее подходит для вашей задачи, ознакомьтесь с подробной информацией о возможностях и ограничениях каналов. Настройка канала Для создания канала выполните следующие действия. Откройте проект и перейдите на вкладку Каналы . Выберите нужный тип канала. Нажмите Подключить канал . Появится модальное окно для создания канала. Для входящих каналов и платформ взаимодействия с клиентами выберите необходимый тип канала. Заполните параметры подключения и нажмите Создать . После создания канала используйте значок    , чтобы изменить настройки подключения или удалить канал. Свойства канала Для всех подключенных каналов отображаются следующие свойства. Имущество Описание Примечание Тип Логотип канала. Имя Имя, заданное при создании канала. Под названием канала можно найти его botId — идентификатор бота в этом канале. Тест Значок, вызывающий тестовый виджет. Значок доступен только для канала виджета чата. Развертывание / Филиал Режим развертывания и ветвь развернуты в канале. Вы также можете выбрать тег Git или ввести определенный хэш коммита. При создании канала можно выбрать один из следующих режимов развертывания: Автоматически — при каждом сохранении новых изменений в проекте. Вручную – при нажатии кнопки Развернуть . Состояние Текущее состояние канала. Возможные состояния для входящих каналов: Работает, Выполняется, Тесты не пройдены, Развертывание не выполнено, Недоступно . Журнал Значок, показывающий историю и результаты развертывания. Если режим развертывания канала установлен на Вручную , бот не будет работать в этом канале, пока вы не развернете его в первый раз. Каналы телефонии имеют дополнительное свойство Lines , значение которого указывает количество телефонных линий, доступных для этого канала. Платформы Customer Engagement имеют только свойства Type , Name и Status . Последнее либо Ожидание подключения , либо Подключено к указанному количеству входящих каналов. Интеграции Также на вкладке Каналы можно настроить интеграции для интеграции вашего чат-бота с различными внешними службами, к которым вы можете получить доступ из скрипта бота. Поддерживаемые интеграции В JAICP поддерживаются следующие интеграции: Google Sheets — эта интеграция позволяет получить доступ к Google Sheets из скрипта: чтение данных из электронных таблиц и запись их обратно. Настройка интеграции Выполните следующие шаги, чтобы создать новую интеграцию: Откройте проект и перейдите на вкладку Каналы . Нажмите Создать интеграцию и выберите интеграцию с нужным сервисом. Войдите в соответствующую учетную запись в службе и предоставьте все необходимые разрешения. После успешного создания интеграции она появится в списке интеграций с уникальным идентификатором интеграции под типом интеграции. alexxlab [email protected] Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Related Posts Разное Почему грудничок плачет по вечерам: основные причины и способы успокоить малыша Разное Кал у грудничка после банана: особенности стула и почему он может меняться Разное Лечение насморка у детей по методу Комаровского: эффективные способы и рекомендации Закрыть Menu Моя страница Авторизация VK Andorid/ IOS Приложения ТОП приложений Советы и лайфхаки