用于识别在线社交网络中滥用行为的隐式众包
社会与信息网络
2020-06-23 v1
摘要
在线社交网络在信息传播方面使用的增加，伴随着互联网被滥用于网络欺凌、网络犯罪、垃圾信息、破坏行为等。为在网络中主动识别滥用内容，我们提出一种通过众包识别滥用帖子的模型。检测机制的众包部分以隐式方式实现，仅通过观察用户遇到消息时的自然交互。我们探究 Twitter 上节点到节点的信息传播，并提出一种模型，通过观测消息属性及与之交互的用户属性，预测该推文相关的滥用程度（滥用、仇恨、垃圾、正常）。我们证明，用户与滥用帖子交互方式的差异可被用于识别不同滥用程度的帖子。
引用
@article{arxiv.2006.11456,
title = {Implicit Crowdsourcing for Identifying Abusive Behavior in Online Social Networks},
author = {Abiola Osho and Ethan Tucker and George Amariucai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11456},
year = {2020}
}