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题名基于异质模体特征的社交机器人识别
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作者
肖晶晶
冉义军
许小可
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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
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出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第3期424-431,共8页
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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)。
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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。
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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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Keywords
social network
heterogeneous motif
social robot recognition
social connections
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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