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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明涉及信息技术领域，且公开了基于特征工程和图结构的社交机器人检测方法，基于特征工程和图结构的社交机器人检测方法，包括以下步骤：S1：收集足够多的机器人和人类社交网络行为样本；S2：根据算法获得二阶特征，编码特征和相似度特征；S3：利用二阶特征，编码特征和相似度特征，用LightGBM算法得到全部用户的预测结果结果1；S4：用LouvainMethod算法和规则方法得到部分用户的预测结果结果2；S5：用结果2覆盖结果1，形成最终预测结果。本方法使用的二阶特征和编码特征对高基数变量具有优越的效果，对于图结构，本方法通过嵌入方法生成节点向量，然后利用无监督方法扩散标签以提高性能。
主权项：1.基于特征工程和图结构的社交机器人检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：收集足够多的机器人和人类社交网络行为样本；S2：根据算法获得二阶特征、编码特征和相似度特征；其中，所述二阶特征为COUNT,UNIQUE,RATIO，COUNT为变量对groupbyV1,V2-count在数据集中出现的次数k；UNIQUE为变量对groupbyV1[V2]-unique在数据集中变量V1对应的变量V2数量；RATIO为所述k和变量V1在数据集中的次数之间的比值；S3：利用二阶特征、编码特征和相似度特征，用LightGBM算法获取全部用户的预测结果1；S4：用LouvainMethod算法和规则方法得到部分用户的预测结果2；S5：用结果2覆盖结果1，形成最终预测结果；groupbyV1[V2]-unique表示一对变量V1和V2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 基于特征工程和图结构的社交机器人检测方法
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