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基于异质模体特征的社交网络用户性别识别
1
作者
向宇平
许小可
《复杂系统与复杂性科学》
北大核心
2025年第2期105-112,共8页
用户性别是用户画像的核心之一,精确识别用户性别的现有方法主要依赖用户公开属性,较少考虑网络结构信息。本研究基于模体理论融合性别信息,将同质模体细分成异质模体,提出一种基于异质模体特征的性别识别方法,提取更加细节的局部信息...
用户性别是用户画像的核心之一,精确识别用户性别的现有方法主要依赖用户公开属性,较少考虑网络结构信息。本研究基于模体理论融合性别信息,将同质模体细分成异质模体,提出一种基于异质模体特征的性别识别方法,提取更加细节的局部信息来区分不同性别的用户。所提方法,相较于目前流行的网络嵌入类方法,Accuracy指标提高了1.3%到14.2%,AUC指标提高了2.7%到15.8%,且在不同比例训练集上性能稳定。异质模体方法可应用于社交用户的身份检测,有助于挖掘社交网络用户属性特征。
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关键词
社交网络
异质模体
性别识别
社交关系
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职称材料
基于异质模体特征的社交机器人识别
2
作者
肖晶晶
冉义军
许小可
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第3期424-431,共8页
识别社交网络中的机器人账户,可以保护社交网络运营商及其用户免受各种恶意活动的侵害。现有的基于网络结构的社交机器人识别方法,忽略了真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息...
识别社交网络中的机器人账户,可以保护社交网络运营商及其用户免受各种恶意活动的侵害。现有的基于网络结构的社交机器人识别方法,忽略了真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息,使得在识别社交机器人时存在一定的局限性。基于模体理论融合节点标签信息,提出一种基于异质模体特征的社交机器人识别方法,提取更加细节的局部信息来区分人类用户和机器人用户。所提方法与BotRGCN方法相比,在ACC、Precision、Recall和F1这4个指标上均有所提升,其中ACC指标提高了17.3%,Precision指标提高了23.3%,同时相较于对比方法,在面对标签噪声时展现出更强的鲁棒性。该识别方法可以更精确地识别社交机器人,从而有效防止恶意机器人对社交网络平台进行攻击、传播虚假信息或进行欺诈行为。
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关键词
社交网络
异质模体
社交机器人识别
社交关系
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职称材料
基于异质模体特征的社交网络链路预测
被引量：
4
3
作者
方祺娜
许小可
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期274-281,共8页
现有链路预测方法大多是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息。提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划...
现有链路预测方法大多是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息。提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划分,构建区分节点类型的异质模体特征进行异质网络中的链路预测。在此基础上,提出融合同质模体与异质模体特征的链路预测算法,相比现有预测方法在真实数据集上的性能,其AUC值提高了17.0%~27.1%,Precision值提高了7.6%~20.1%。该方法可应用于在线社交网络中挖掘用户性别差异对人际交往的作用与影响,分析异质网络的演化动力学。
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关键词
异质模体
同质
模
体
异质
网络
链路预测
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职称材料
题名
基于异质模体特征的社交网络用户性别识别
1
作者
向宇平
许小可
机构
大连民族大学信息与通信工程学院
出处
《复杂系统与复杂性科学》
北大核心
2025年第2期105-112,共8页
基金
国家自然科学基金(62173065)。
文摘
用户性别是用户画像的核心之一,精确识别用户性别的现有方法主要依赖用户公开属性,较少考虑网络结构信息。本研究基于模体理论融合性别信息,将同质模体细分成异质模体,提出一种基于异质模体特征的性别识别方法,提取更加细节的局部信息来区分不同性别的用户。所提方法,相较于目前流行的网络嵌入类方法,Accuracy指标提高了1.3%到14.2%,AUC指标提高了2.7%到15.8%,且在不同比例训练集上性能稳定。异质模体方法可应用于社交用户的身份检测,有助于挖掘社交网络用户属性特征。
关键词
社交网络
异质模体
性别识别
社交关系
Keywords
social network
heterogeneous motif
gender identification
social connections
分类号
TB3 [一般工业技术—材料科学与工程]
N94 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
基于异质模体特征的社交机器人识别
2
作者
肖晶晶
冉义军
许小可
机构
大连民族大学信息与通信工程学院
北京师范大学计算传播学研究中心
北京师范大学新闻传播学院
出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第3期424-431,共8页
基金
国家自然科学基金(62173065)
北京市自然科学基金(4242040)
辽宁省教育厅项目(LJKM20220399)。
文摘
识别社交网络中的机器人账户,可以保护社交网络运营商及其用户免受各种恶意活动的侵害。现有的基于网络结构的社交机器人识别方法,忽略了真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息,使得在识别社交机器人时存在一定的局限性。基于模体理论融合节点标签信息,提出一种基于异质模体特征的社交机器人识别方法,提取更加细节的局部信息来区分人类用户和机器人用户。所提方法与BotRGCN方法相比,在ACC、Precision、Recall和F1这4个指标上均有所提升,其中ACC指标提高了17.3%,Precision指标提高了23.3%,同时相较于对比方法,在面对标签噪声时展现出更强的鲁棒性。该识别方法可以更精确地识别社交机器人,从而有效防止恶意机器人对社交网络平台进行攻击、传播虚假信息或进行欺诈行为。
关键词
社交网络
异质模体
社交机器人识别
社交关系
Keywords
social network
heterogeneous motif
social robot recognition
social connections
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于异质模体特征的社交网络链路预测
被引量：
4
3
作者
方祺娜
许小可
机构
大连民族大学信息与通信工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期274-281,共8页
基金
国家自然科学基金(61773091,62173065)
辽宁省“兴辽英才”计划项目(XLYC1807106)
辽宁省自然科学基金(2020-MZLH-22)。
文摘
现有链路预测方法大多是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息。提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划分,构建区分节点类型的异质模体特征进行异质网络中的链路预测。在此基础上,提出融合同质模体与异质模体特征的链路预测算法,相比现有预测方法在真实数据集上的性能,其AUC值提高了17.0%~27.1%,Precision值提高了7.6%~20.1%。该方法可应用于在线社交网络中挖掘用户性别差异对人际交往的作用与影响,分析异质网络的演化动力学。
关键词
异质模体
同质
模
体
异质
网络
链路预测
Keywords
heterogeneous motif
homogeneous motif
heterogeneous network
link prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于异质模体特征的社交网络用户性别识别
向宇平
许小可
《复杂系统与复杂性科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于异质模体特征的社交机器人识别
肖晶晶
冉义军
许小可
《电子科技大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于异质模体特征的社交网络链路预测
方祺娜
许小可
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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职称材料
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