基于机器学习技术的区块链社交媒体平台发帖机器人检测
社会与信息网络
2020-08-31 v1 机器学习
摘要
Steemit 是一个基于区块链的社交媒体平台，若帖子获得点赞，作者便可以名为 STEEM 与 SBD（Steem Blockchain Dollars）的加密货币形式获得作者奖励。有趣的是，策展人（或投票者）也可以通过为他人帖子投票获得奖励，称为策展奖励。奖励与策展人的 STEEM 权益成正比。在此过程中，Steemit 希望以去中心化方式由用户自动发现“优质”内容，即所谓的 Proof-of-Brain（PoB，脑力证明）。然而，许多被编程自动发帖并获取奖励的机器人账户，挫伤了真实人类用户创作优质内容的积极性。我们称此类机器人为发帖机器人。尽管已有诸多论文研究 Facebook、Twitter 等传统中心化社交媒体平台上的机器人，我们首次研究了基于区块链的社交媒体平台上的发帖机器人。与常规社交媒体平台上的机器人检测相比，我们所构建的特征具有一项优势：无需限制帖子数量或长度即可检测发帖机器人。我们可通过聚类博客数据或回复间的距离来提取帖子特征。这些特征源自“基于高频词与文章间聚类距离的最小平均聚类”（MAC-CDFA），此前任何社交媒体研究中均未使用过。基于丰富的特征，我们提升了分类任务的质量。对比 F1 分数，我们所构建的特征优于 Facebook 与 Twitter 上机器人检测所用的特征。
引用
@article{arxiv.2008.12471,
title = {Posting Bot Detection on Blockchain-based Social Media Platform using Machine Learning Techniques},
author = {Taehyun Kim and Hyomin Shin and Hyung Ju Hwang and Seungwon Jeong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.12471},
year = {2020}
}
备注
ICWSM 2021