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基于社交时序知识图谱的推特机器人检测方法
1
作者
蒋致书
陈炜
+3 位作者
张伟杰
张诗琪
陈季若
万怀宇
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期639-649,共11页
为了解决现有推特机器人检测方法对用户动态社交历史结构性和时序性的忽视以及特征融合引起的噪声累积问题,构建社交时序知识图谱STKG,并提出一种推特机器人检测方法STKGBot。在STKG中,STKGBot使用关系增强图注意网络RE-GAT来学习静态...
为了解决现有推特机器人检测方法对用户动态社交历史结构性和时序性的忽视以及特征融合引起的噪声累积问题,构建社交时序知识图谱STKG,并提出一种推特机器人检测方法STKGBot。在STKG中,STKGBot使用关系增强图注意网络RE-GAT来学习静态社交关系特征,使用时序增强图卷积网络TE-GCN来学习动态社交历史特征,使用双线性模型进行特征融合。此外,STKGBot使用对比学习来缓解特征融合引起的噪声累积。在两个公开数据集上的实验结果表明,STKGBot的检测结果均优于当前最先进的模型。
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关键词
推特机器人检测
时序知识图谱
图神经网络
对比学习
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职称材料
题名
基于社交时序知识图谱的推特机器人检测方法
1
作者
蒋致书
陈炜
张伟杰
张诗琪
陈季若
万怀宇
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期639-649,共11页
基金
国家重点研发计划(2021QY1502)资助。
文摘
为了解决现有推特机器人检测方法对用户动态社交历史结构性和时序性的忽视以及特征融合引起的噪声累积问题,构建社交时序知识图谱STKG,并提出一种推特机器人检测方法STKGBot。在STKG中,STKGBot使用关系增强图注意网络RE-GAT来学习静态社交关系特征,使用时序增强图卷积网络TE-GCN来学习动态社交历史特征,使用双线性模型进行特征融合。此外,STKGBot使用对比学习来缓解特征融合引起的噪声累积。在两个公开数据集上的实验结果表明,STKGBot的检测结果均优于当前最先进的模型。
关键词
推特机器人检测
时序知识图谱
图神经网络
对比学习
Keywords
Twitter bot detection
temporal knowledge graph
GNN
contrastive learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于社交时序知识图谱的推特机器人检测方法
蒋致书
陈炜
张伟杰
张诗琪
陈季若
万怀宇
《北京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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