在无内容与网络结构情况下检测致病性社交媒体账户
社会与信息网络
2019-05-07 v1 信息检索
机器学习
摘要
社交媒体中有害错误信息的传播是一个紧迫的问题。我们将能够将此类信息扩散至病毒式规模的账户称为“致病性社交媒体”账户。这些账户包括恐怖分子支持账户、水军和假新闻撰写者。我们引入了一种无监督的基于因果性的框架，其同时利用标签传播。该方法在不使用网络结构、级联路径信息、内容和用户信息的情况下识别这些用户。我们表明，与随机方法（精确率 0.11）和现有的机器人检测方法（精确率 0.16）相比，我们的方法在识别致病性社交媒体账户时获得了更高的精确率（0.75）。
引用
@article{arxiv.1905.01556,
title = {Detecting Pathogenic Social Media Accounts without Content or Network Structure},
author = {Elham Shaabani and Ruocheng Guo and Paulo Shakarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01556},
year = {2019}
}
备注
8 pages, 5 figures, International Conference on Data Intelligence and Security. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1905.01553