一种识别 Twitter 上致病性社交媒体账户的端到端框架
社会与信息网络
2019-05-07 v1 信息检索
机器学习
摘要
致病性社交媒体（PSM）账户（如恐怖分子支持账户和假新闻撰写者）能够将虚假信息扩散至病毒式规模。PSM 账户的早期检测至关重要，因为它们很可能是使恶意信息“病毒化”的关键用户。在本文中，我们采用因果推断框架以及基于图的度量，以便在短时间内从正常用户中区分 PSM。我们提出了有监督和无监督两种方案，且不考虑网络信息和内容。在来自 Twitter 的真实世界数据集上的结果凸显了我们提出框架的优势。我们表明，我们的方法在 F1 分数上比现有方法提高了 0.28，精确率为 0.90，F1 分数为 0.63。
引用
@article{arxiv.1905.01553,
title = {An End-to-End Framework to Identify Pathogenic Social Media Accounts on Twitter},
author = {Elham Shaabani and Ashkan Sadeghi-Mobarakeh and Hamidreza Alvari and Paulo Shakarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01553},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 8 figures, International Conference on Data Intelligence and Security. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1905.01556