刘晓娜
- 作品数：8 被引量：0H指数：0
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于微博平台文本特征的社交机器人检测系统及方法
- 本发明提供一种基于微博平台文本特征的社交机器人检测系统，所述系统包括：显式文本特征提取模块，用于提取微博平台账号对应的账号元信息文本与原发评论转发文本对应的显式文本特征；隐式文本特征提取模块，用于提取微博平台账号对应的账...
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- 一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法及系统
- 本发明提出一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法和系统，包括：构建用于社交机器人个体识别的强特征，将网络社交平台中符合该强特征的账号识别为种子账号；基于该种子账号的社交网络关系进行扩线分析，并结合昵称检测进行相似昵...
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- 一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法
- 本发明提供一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法，该方法包括获取网页，判断所述网页是否为新闻网页；如果所述网页不是新闻网页，则在所述网页中采集子网页对各个子网页重复本判定流程；如果所述网页是新闻网页并且被判定为频道...
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- 文献传递
- 基于融合特征多重异构网络的微博社交机器人检测方法
- 2025年
- 基于图神经网络的社交机器人检测方法是近年来社交机器人检测领域的研究热点之一,该方法通过刻画社交平台账号的节点特征,并根据账号之间的多种社交网络关系构建异构图神经网络,进而使用图节点分类的方法识别社交机器人。基于异构图神经网络的方法仍然存在两个方面的问题:一是现有的网络构建方法对传统用户社交关系如粉丝、关注等社交关系数据依赖性比较强,可扩展性比较差;二是现有特征构建方法重点关注社交机器人的个体特征,缺乏对社交机器人群体特征的引入,弱化了对具有相近群体特征的社交机器人的检测能力。基于以上问题,该文提出了融合群体特征的多重异构网络模型MCF-RGCN,该模型引入话题共现网络作为社交关系网络的补充,使模型在不依赖社交关系的情况下也能获得良好的社交机器人检测效果;同时,该文在账号元信息特征、行为特征、内容特征、时序特征、社交网络特征的基础上,引入了社群属性特征增强了账号在群体特征方面的表达,使模型进一步提升了对具有相似群体特征的社交机器人的检测能力。在微博数据集上的实验结果表明,该方法相比目前主流的社交机器人检测方法在F 1值上提升了近2.3%。
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- 一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法
- 本发明提供一种新闻列表页判断方法及筛选新闻列表页的方法，该方法包括获取网页，判断所述网页是否为新闻网页；如果所述网页不是新闻网页，则在所述网页中采集子网页对各个子网页重复本判定流程；如果所述网页是新闻网页并且被判定为频道...
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- 文献传递
- 一种基于类别的社交机器人检测方法及检测系统
- 本发明提供一种基于类别的社交机器人检测方法及检测系统，该检测方法包括以下步骤：依据行为模式和目的将社交机器人分成n个类别，其中n为正整数；基于所述类别构建通用模型加专用模型的集成学习检测框架；获取社交平台的用户数据作为样...
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- 异常话题检测方法、装置
- 本发明提出一种异常话题检测方法、装置，方法包含：采集社交媒体平台的热搜榜单话题数据作为样本数据，对所述榜单话题数据进行特征表达，确定话题特征，构造特征判定规则模型；对所有话题特征进行聚类，划分自然话题群体、异常话题群体；...
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- 一种特征融合的多重图卷积神经网络社交机器人检测方法
- 本发明为一种特征融合的多重图卷积神经网络社交机器人检测方法与装置，包括以下步骤：获取社交平台的用户账号数据；根据用户账号数据构建基于社交网络显式内容关系和隐式内容关系的多重图网络关系；对多重图网络关系进行显式特征提取，得...
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