摘要
社交机器人账号的存在增加了无关、无效甚至虚假信息的传播机率,影响人类的线上及线下生活。人工识别此类账号需要工作者经验丰富,同时成本高、精度低。从账号动态变化角度出发引入社交关系关注数变化量、粉丝变化率和基于序列匹配的发文相似度特征,建立多维动态特征社交机器人账号检测模型,提出一种改进的基于AUC决策树分类评价指标随机森林优化算法以期解决以上问题。实验结果表明,改进后的算法对于提升检测准确率具有明显帮助,在社交机器人检测更注重的查全率方面也具有一定的优势。
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单位中国刑事警察学院