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基于深度图卷积网络的社交机器人识别方法
被引量:
2
1
作者
毛文清
徐雅斌
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期615-622,629,共9页
提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此...
提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此基础上,提出了在GCNII模型上增加Attention机制的A-GCNII模型,通过捕捉用户元数据特征和社交网络中同一话题下的用户关系结构特征识别社交机器人。在真实新浪微博数据集上进行对比实验的结果表明,该方法在识别准确性和效果上均表现良好。
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关键词
注意力机制
深度图卷积网络
情绪多样性特征
社交机器人
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职称材料
题名
基于深度图卷积网络的社交机器人识别方法
被引量:
2
1
作者
毛文清
徐雅斌
机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
北京信息科技大学计算机学院
北京信息科技大学大数据安全技术研究所
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期615-622,629,共9页
基金
国家自然科学基金(61672101)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICCD XN004)
信息网络安全公安部重点实验室开放课题(C18601)。
文摘
提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法。首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此基础上,提出了在GCNII模型上增加Attention机制的A-GCNII模型,通过捕捉用户元数据特征和社交网络中同一话题下的用户关系结构特征识别社交机器人。在真实新浪微博数据集上进行对比实验的结果表明,该方法在识别准确性和效果上均表现良好。
关键词
注意力机制
深度图卷积网络
情绪多样性特征
社交机器人
Keywords
attention mechanism
deep graph convolutional network
sentiment diversity feature
socialbots
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度图卷积网络的社交机器人识别方法
毛文清
徐雅斌
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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