MGTAB：基于多关系图的 Twitter 账号检测基准
计算机视觉与模式识别
2023-03-14 v2
摘要
社交媒体用户立场检测与机器人检测方法的发展高度依赖大规模高质量基准。然而，除标注质量低外，现有基准普遍存在用户关系不完整的问题，制约了基于图的账号检测研究。为解决这些问题，我们提出了基于多关系图的 Twitter 账号检测基准（MGTAB），这是首个标准化的基于图的账号检测基准。据我们所知，MGTAB 基于该领域最大的原始数据构建，包含超过 155 万用户与 1.3 亿条推文。MGTAB 含有 10,199 个专家标注用户与 7 类关系，确保了高质量标注与关系多样化。在 MGTAB 中，我们提取了信息增益最大的 20 个用户属性特征及用户推文特征作为用户特征。此外，我们对 MGTAB 及其他公开数据集进行了充分评估。实验发现，基于图的方法总体上优于基于特征的方法，且在引入多种关系时表现更好。通过分析实验结果，我们明确了账号检测的有效方法，并给出了该领域潜在的未来研究方向。我们的基准与标准化评估流程可在 https://github.com/GraphDetec/MGTAB 免费获取。
引用
@article{arxiv.2301.01123,
title = {MGTAB: A Multi-Relational Graph-Based Twitter Account Detection Benchmark},
author = {Shuhao Shi and Kai Qiao and Jian Chen and Shuai Yang and Jie Yang and Baojie Song and Linyuan Wang and Bin Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.01123},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 7 figures