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基于对抗多关系图神经网络的机器账号检测
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作者 杨英光 李阳阳 +2 位作者 彭浩 刘弋锋 谢海永 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期162-172,共11页
现有的机器账号检测方法或者依赖于对机器账号的先验知识,或者在检测时只关注单一账号的特征,忽略了与该账号有关系的其他账号所能带来的潜在表征,降低了所提检测方法的有效性。针对上述不足,该文提出了一种基于生成对抗网络的多关系图... 现有的机器账号检测方法或者依赖于对机器账号的先验知识,或者在检测时只关注单一账号的特征,忽略了与该账号有关系的其他账号所能带来的潜在表征,降低了所提检测方法的有效性。针对上述不足,该文提出了一种基于生成对抗网络的多关系图神经网络检测模型。从社交网络数据集中抽取不同关系,建立多关系图,采样节点,训练生成对抗网络,来动态改变关系图结构;将节点特征和图结构信息输入图神经网络,有选择的聚合邻居节点的特征,得到更加精确的图嵌入向量,将向量输入分类器进行检测。实验结果表明,相比于其他算法,该文所述算法在两个数据集中AUC分别最多提升了24%和9%,Recall值分别最多提升了13%和4%。 展开更多
关键词 机器账号检测 图神经网络 生成对抗网络
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