Instagram 虚假与自动化账号检测

虚假互动是在线社交网络（OSNs）中的重大问题之一，其被用于以非自然方式提升账号 popularity。虚假互动的检测至关重要，因为它会导致企业金钱损失、广告中错误的受众定向、错误的产品预测系统以及不健康的社交网络环境。本研究涉及对 Instagram 上导致虚假互动的虚假与自动化账号的检测。在此工作之前，尚无公开可用的虚假与自动化账号数据集。为此，我们发布了两个用于检测虚假与自动化账号的数据集。针对这些账号的检测，应用了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机与神经网络等机器学习算法。此外，针对自动化账号检测，提出了代价敏感遗传算法以处理数据集中的非自然偏倚。为应对虚假数据集中的不均衡问题，实现了 Smote-nc 算法。对于自动化与虚假账号检测数据集，分别获得了 86% 与 96% 的分类准确率。