關(guān)注社交異配性的社交機器人檢測框架

摘要： 隨著社交機器人的迭代,其傾向于與正常用戶進行更多交互,對其檢測變得更具挑戰(zhàn)性。現(xiàn)有檢測方法大多基于同配性假設(shè),由于忽視了不同類用戶間存在的聯(lián)系,難以保持良好的檢測性能。針對這一問題文章提出一種關(guān)注社交異配性的社交機器人檢測框架,以社交網(wǎng)絡(luò)用戶間的聯(lián)系為依據(jù),通過充分挖掘用戶社交信息來應(yīng)對異配影響,并實現(xiàn)更精準的檢測。文章分別在同配視角和異配視角下看待用戶之間的聯(lián)系,將社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)...