"基于图卷积网络的社交网络Spammer检测技术" 在社交网络中,Spammer未经接收者允许,大量地发送对接收者无用的广告信息,严重地威胁正常用户的信息安全与社交网站的信用体系。为了解决现有社交网络Spammer检测方法的提取浅层特征与计算复杂度高的问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的社交网络Spammer检测技术。 该方法基于网络结构信息,通过引入网络表示学习算法提取网络局部结构特征,结合重正则化技术条件下的GCN算法获取网络全局结构特征去检测Spammer。这种方法可以捕捉到网络中的复杂关系,例如用户之间的交互关系、用户与内容之间的关系等,进而检测出Spammer。 图卷积网络(GCN)是一种基于深度学习的网络表示学习算法,可以学习网络中的结构信息,并将其表示为低维向量。GCN算法可以捕捉到网络中的局部和全局结构特征,从而检测出Spammer。 在Tagged.com社交网络数据上进行了实验,结果表明,所提方法具有较高的准确率与效率。这种方法可以实时检测Spammer,保护社交网络用户的信息安全。 此外,基于图卷积网络的社交网络Spammer检测技术还可以应用于其他领域,例如网络安全、信息检索、推荐系统等。这种方法可以检测出恶意用户,保护网络安全,提高社交网络的信用体系。 知识点: 1. 图卷积网络(GCN):一种基于深度学习的网络表示学习算法,能够学习网络中的结构信息,并将其表示为低维向量。 2. 网络表示学习:一种机器学习技术,旨在学习网络中的结构信息,并将其表示为低维向量。 3. 社交网络Spammer检测:一种检测社交网络中的Spammer的技术,旨在保护社交网络用户的信息安全。 4. 网络结构信息:社交网络中的结构信息,例如用户之间的交互关系、用户与内容之间的关系等。 5. 重正则化技术:一种机器学习技术,旨在减少模型的复杂度,提高模型的泛化能力。 6._Tagged.com社交网络数据:一个社交网络平台的数据集,用于测试社交网络Spammer检测算法的性能。 7. 信息安全:保护社交网络用户的信息安全,防止Spammer的攻击。 8. 信用体系:社交网络的信用体系,旨在保护社交网络用户的信息安全,提高社交网络的可靠性。 9. 网络安全:保护社交网络的安全,防止恶意用户的攻击。 10. 推荐系统:一种基于机器学习的技术,旨在推荐用户可能感兴趣的内容,提高用户体验。 11.恶意用户:一种攻击社交网络的用户,旨在破坏社交网络的安全。 12. 机器学习:一种人工智能技术,旨在让机器自动学习和改进其性能。 13. 深度学习:一种机器学习技术,旨在学习复杂的模式和关系。 14. 网络空间安全:保护社交网络的安全,防止恶意用户的攻击。 15. Spammer检测技术:一种检测社交网络中的Spammer的技术,旨在保护社交网络用户的信息安全。
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