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题名基于双层采样主动学习的社交网络虚假用户检测方法
被引量：13
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作者
谭侃
高旻
李文涛
田仁丽
文俊浩
熊庆宇
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机构
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室
重庆大学软件学院
悉尼科技大学工程与信息技术学院量子计算与智能系统研究中心
广州博冠信息科技有限公司
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期448-461,共14页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB328903)
重庆市基础与前沿研究计划(cstc2015jcyj A40049)
+2 种基金
国家自然科学基金(71102065)
国家科技支撑计划(2015BAF05B03)
中央高校基础研究基金(106112014CDJZR095502)资助~~
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文摘
社交网络的飞速发展给用户带来了便捷,但是社交网络开放性的特点使得其容易受到虚假用户的影响.虚假用户借用社交网络传播虚假信息达到自身的目的,这种行为严重影响着社交网络的安全性和稳定性.目前社交网络虚假用户的检测方法主要通过用户的行为、文本和网络关系等特征对用户进行分类,由于人工标注用户数据需要的代价较大,导致分类器能够使用的标签样本不足.为解决此问题,本文提出一种基于双层采样主动学习的社交网络虚假用户检测方法,该方法使用样本不确定性、代表性和多样性3个指标评估未标记样本的价值,并使用排序和聚类相结合的双层采样算法对未标记样本进行筛选,选出最有价值的样本给专家标注,用于对分类模型的训练.在Twitter、Apontador和Youtube数据集上的实验说明本文所提方法在标签样本数量不足的情况下,只使用少量有标签样本就可以达到与有监督学习接近的检测效果;并且,对比其他主动学习方法,本文方法具有更高的准确率和召回率,需要的标签样本数量更少.
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关键词
社交网络
虚假用户
主动学习
样本多样性
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Keywords
Social network
spammer
active learning
diversity of samples
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分类号
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于用户关系与HCM的APP虚假用户识别
被引量：1
- 2
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作者
周金泽
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第23期98-102,共5页
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文摘
随着移动互联网的迅速发展,APP已成为人们生活中不可或缺的一部分。同时,APP应用市场的蓬勃发展也催生APP虚假用户这一市场乱象。在这样的背景下,进行APP虚假用户识别的研究对于开发者获得最真实有效的软件使用反馈,同时帮助软件下载者了解最真实的软件使用体验具有重要的现实意义。文中提出一种基于HCM模型的APP虚假用户识别算法。首先,根据APP用户数据构建用户关系图;接着,提出一种基于异构图神经网络(HetGNN)与卷积神经网络(CNN)的联合模型来识别APP虚假用户。通过相关算法进行实验,结果证明了该算法的有效性,能够准确识别出APP虚假用户。
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关键词
APP虚假用户
异构图神经网络
卷积神经网络
联合模型
HCM模型
用户关系
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Keywords
APP fake user
HetGNN
CNN
joint model
HCM model
user relationship
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分类号
TN711-34
[电子电信—电路与系统]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于逻辑回归的微博用户可信度建模
被引量：8
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作者
徐建民
粟武林
吴树芳
武晓波
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机构
河北大学数学与计算机学院
河北大学管理学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第3期772-777,共6页
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基金
河北省自然科学基金项目(F2011201146)
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文摘
针对微博虚假用户问题,以新浪微博为研究平台,对微博用户的行为进行分析,从在线时长、发帖时间、互动程度等方面,提取用于区分用户类别的特征变量,运用逻辑回归算法,提出一个基于逻辑回归的微博用户可信度评价模型。实验结果表明,该模型能够对传统的虚假用户"僵尸粉"进行识别,对新型虚假用户有较高的识别率,可以根据置信值的大小对用户进行大致分类,实用性较强。
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关键词
微博
逻辑回归
可信度
虚假用户
僵尸粉
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Keywords
micro-blog
logistic regression
reliability
fake users
zombie fans
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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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题名移动对象连续查询位置匿名策略
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作者
赵洪斌
马志强
印桂生
韩启龙
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机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期5-9,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61370084
No.61272184
+1 种基金
No.61202090)
黑龙江省自然科学基金(No.F201130)
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文摘
用户位置隐私保护已经成为基于位置服务领域研究的热点问题之一,现有的方法多是只针对用户单独一次查询的隐私保护,没有考虑移动过程中由于连续查询而造成的位置隐私泄露问题。主要针对连续查询下的移动对象位置隐私保护提出一种基于历史用户的虚假用户生成的位置匿名方法,该方法结合用户历史数据,通过确定合理的假用户生成区域及假用户生成时刻其空间位置,使虚假用户能够实时对真实用户位置进行保护,通过实验验证其可行性和有效性。
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关键词
基于位置的服务
连续查询
虚假用户
位置匿名
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Keywords
Location-Based Service（LBS）
continuous query
dummy user
location anonymity
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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