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基于D-S证据理论的多证据融合社交机器人识别方法——用户行为与用户资料证据 被引量：1
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作者 郭路生 杨智禹 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第7期124-131,共8页
[目的/意义]在计算宣传时代,社交机器人的认知操纵将严重影响到意识形态和国家安全,精准且稳定地识别社交机器人已成为一项关键且复杂的任务。现有识别方法都是基于某一截面数据的单一证据,却忽视了用户行为的时序逻辑性以及多证据的融... [目的/意义]在计算宣传时代,社交机器人的认知操纵将严重影响到意识形态和国家安全,精准且稳定地识别社交机器人已成为一项关键且复杂的任务。现有识别方法都是基于某一截面数据的单一证据,却忽视了用户行为的时序逻辑性以及多证据的融合,而难以达到精确且稳定的识别结果。[方法/过程]首先提出一种基于用户行为序列数据的社交机器人识别方法,然后基于D-S证据理论实现基于用户行为序列数据与基于账号截面元数据的社交机器人判定证据的融合,以减少误判、漏判,实现识别效果的精确性与稳定性。[结果/结论]这个方法在开源数据集TwiBot-22的不同抽样比例的多次训练和测试实验结果表明,行为序列证据是识别社交机器人的有效证据,多证据融合不仅优于单一证据,还优于基线方法,且具有良好的稳定性和扩展性。 展开更多
关键词 社交机器人识别 D-S证据理论 多证据融合 行为序列 twibot-22
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