"揭露网络欺凌：BullyNet算法检测社交网络中的网络欺凌者"

本文介绍了一种名为BullyNet的三阶段算法，用于检测Twitter社交网络上的网络欺凌。作者通过提出一种构建网络欺凌签名网络的稳健方法，利用欺凌倾向来分析每条推文，以确定其与网络欺凌的关系。同时，作者考虑了推文存在的上下文，以优化其欺凌分数。在论文中还提出了一种中心性度量，以检测来自cyberbullying签名网络中的网络欺凌者，并且作者表明它优于其他现有措施。作者在一个由5万条合成和标记的推文数据集上评估了所提出的方法，实验结果表明，BullyNet算法可以高精度地检测网络欺凌者，并且在推文数量方面具有可扩展性。 社交媒体的兴起改变了人们相互交流的方式，并连续影响了人们以积极和消极的方式产生共鸣的能力。然而，社交媒体最有害的后果之一是网络欺凌的兴起。由于在线记录通常在互联网上存在很长时间并且难以控制，网络欺凌往往比传统欺凌更险恶。因此，对于社交网络上的网络欺凌的检测和预防变得尤为重要。 在这篇论文中，作者提出了一种创新性的BullyNet算法，用于检测Twitter社交网络上的网络欺凌。该算法包括三个阶段，通过构建网络欺凌签名网络的稳健方法来利用欺凌倾向，以分析每条推文并确定其与网络欺凌的关系。同时，算法考虑了推文存在的上下文，以优化欺凌分数。此外，论文还提出了一种中心性度量，用于检测来自cyberbullying签名网络中的网络欺凌者，并表明该度量优于其他现有措施。 作者在一个由5万条合成和标记的推文数据集上评估了所提出的BullyNet算法。实验结果表明，该算法可以高精度地检测网络欺凌者，并且在推文数量方面具有可扩展性。这表明BullyNet算法在检测和预防社交网络上的网络欺凌方面具有潜在的重要应用价值。 综上所述，本论文通过提出BullyNet算法，为社交网络上的网络欺凌检测和预防提供了一种创新的方法。该算法不仅具有高精度和可扩展性，而且引入了一种新的中心性度量，以检测网络欺凌者。这对于社交网络的安全和健康发展具有重要意义，因此具有广泛的应用前景。希望本论文的研究成果能够在社交媒体平台的网络欺凌预防工作中发挥重要作用，为打造一个安全、健康的社交网络环境做出贡献。