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公开(公告)号：CN116796283A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310602592.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/2413 , G06F18/22 , G06F18/20 , G06N5/025
Abstract: 本发明提出一种基于网络社交平台的社交机器人群体检测方法和系统，包括：构建用于社交机器人个体识别的强特征，将网络社交平台中符合该强特征的账号识别为种子账号；基于该种子账号的社交网络关系进行扩线分析，并结合昵称检测进行相似昵称范式社群的发现和总结，得到基于种子账号的社交机器人社群；采用图卷积聚类社群发现方法，将该网络社交平台的图结构和文本信号融入到社群检测当中，并通过该社交机器人社群和种子账号，确定机器人覆盖率大于阈值的重点社群，作为社交机器人群体检测结果。
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公开(公告)号：CN118014752A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410245083.4
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q50/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种基于类别的社交机器人检测方法及检测系统，该检测方法包括以下步骤：依据行为模式和目的将社交机器人分成n个类别，其中n为正整数；基于所述类别构建通用模型加专用模型的集成学习检测框架；获取社交平台的用户数据作为样本，将所述样本输入所述集成学习检测框架并依据一投票模式判定所述样本是否为社交机器人。本发明的检测方法形成了行为模式更加鲜明的社交机器人分类，在将社交机器人归类的同时辅以相应的集成学习检测框架，识别泛化性和准确性均有提升。
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公开(公告)号：CN117150378A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310943983.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F40/12 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明为一种特征融合的多重图卷积神经网络社交机器人检测方法与装置，包括以下步骤：获取社交平台的用户账号数据；根据用户账号数据构建基于社交网络显式内容关系和隐式内容关系的多重图网络关系；对多重图网络关系进行显式特征提取，得到第一特征数据；对多重图网络关系进行隐式特征提取，得到第二特征数据；将第一特征数据和第二特征数据进行融合，得到第一特征融合数据；对第一图网络关系和/或第二图网络关系进行重叠社群划分，计算重叠社群的节点特征，得到第三特征数据；将第三特征数据和第一特征融合数据进行融合，得到第二特征融合数据；将第二特征融合数据输入到多重图卷积神经网络中进行训练，生成社交机器人检测分类器。
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公开(公告)号：CN116991973A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311091925.7
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/169 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于微博平台文本特征的社交机器人检测系统，所述系统包括：显式文本特征提取模块，用于提取微博平台账号对应的账号元信息文本与原发评论转发文本对应的显式文本特征；隐式文本特征提取模块，用于提取微博平台账号对应的账号元信息文本与原发评论转发文本对应的隐式文本特征；深层文本语义特征提取模块，用于对微博平台账号对应的账号元信息文本与原发评论转发文本进行情感检测、立场检测、垃圾内容检测、昵称检测和文本生成检测以获取对应的深度文本语义特征；社交机器人判定模块，用于将显式文本特征、隐式文本特征、深度文本语义特征拼接以得到融合特征，并根据融合特征判断微胖平台账号是否是社交机器人。
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