【摘 要】
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社交网络灰帽用户极易隐藏且类型多样,导致现有检测算法适用性较差.提出一种基于传播时空特性的社交网络检测算法.构建用户生成内容传播网络度量白帽和灰帽用户在传播空间上的不同特性,融合时空传播特性并调节权重比例以提高分类性能.实验结果表明,该算法能有效检测不同类型灰帽用户,与用户特征分析、社交网络链接分析、多视图融合等主流灰帽用户检测算法相比,其在CAVERLEE、CRESCI-15、CRESCI-17等多个数据集上的准确率及AUC值最高分别提升26.08％和30.54％.
【机 构】
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西南交通大学 信息科学及技术学院,成都 611756;清华大学 软件学院,北京 100091
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社交网络灰帽用户极易隐藏且类型多样,导致现有检测算法适用性较差.提出一种基于传播时空特性的社交网络检测算法.构建用户生成内容传播网络度量白帽和灰帽用户在传播空间上的不同特性,融合时空传播特性并调节权重比例以提高分类性能.实验结果表明,该算法能有效检测不同类型灰帽用户,与用户特征分析、社交网络链接分析、多视图融合等主流灰帽用户检测算法相比,其在CAVERLEE、CRESCI-15、CRESCI-17等多个数据集上的准确率及AUC值最高分别提升26.08％和30.54％.
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