识别 LinkedIn 中的虚假档案

随着组织越来越依赖以职业为导向的网络（如 LinkedIn，此类最大的社交网络）来建立商业联系，让自己的档案在网络中获得关注的价值日益增加。随着这种价值的增加，滥用网络进行不道德目的的诱惑也随之增加。虚假档案对整个网络的可信度产生不利影响，并可能意味着基于虚假信息建立联系需要耗费大量的时间和精力成本。遗憾的是，虚假档案很难被识别。尽管已有针对某些社交网络提出了相关方法，但这些方法通常依赖于 LinkedIn 档案不公开的数据。在本研究中，我们识别了识别 LinkedIn 虚假档案所需的最小档案数据集，并提出了一种适用于虚假档案识别的数据挖掘方法。我们证明，即使使用有限的档案数据，我们的方法也能以 87% 的准确率和 94% 的真阴性率识别虚假档案，这与基于更大数据集和更广泛档案信息所获得的结果相当。此外，与使用相似数量和类型数据的方法相比，我们的方法在准确率上提高了约 14%。