基于神经网络的高级僵尸粉识别模型：Zat-NN提升社交网络安全

本文主要探讨了一种基于神经网络的僵尸粉识别模型（Zat-NN），针对社交网站中日益严重的僵尸粉问题，该模型旨在提升社交平台的公信力和用户安全性。在构建过程中，研究者首先对微博僵尸粉的社交行为进行了深入分析，提取了高级僵尸粉的行为特征。这些特征包括但不限于用户的情感表达、日均转发微博数、使用的发博工具以及文本情感分析等。 通过对微博用户数据集的累积分布函数分析，研究人员发现僵尸粉与正常用户在行为特征上存在显著差异。他们利用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式，强化了对微博文本情感的理解和分析能力。这种融合有助于模型更准确地识别僵尸粉的行为模式，提升识别精度。 在模型设计中，为了进一步提高识别准确率和鲁棒性，研究者增加了三个新的用户特征：日均转发微博数、发博工具类型以及基于情感分析的微博特征。这些特征的加入有助于模型更全面地评估用户活动的异常性。 实验结果显示，Zat-NN模型在新浪微博用户数据集上表现优异，能够有效地识别出高级僵尸粉，从而帮助社交网络平台过滤掉虚假账户，维护健康的网络环境，提高用户的互动体验。这项研究为社交网络平台提供了一种有效的僵尸粉识别策略，对于保障网络安全、提升社区质量具有重要意义。