【摘 要】
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社交网络的普及使得垃圾邮件发送者在平台上无处不在,一是垃圾邮件挤占了网络有限的硬件资源和信息传输渠道,影响了网络有效信息传播的效率,严重降低了用户体验;二是垃圾邮件还会对合法用户构成多重安全风险。社交网络平台通过技术手段对垃圾邮件发送者进行过滤,然而,互动形式多样化和用户关系多维化都使得有效检测垃圾邮件发送者的难度加大。本文提出一种基于图神经网络（Graph Neural Network,GNN）
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社交网络的普及使得垃圾邮件发送者在平台上无处不在,一是垃圾邮件挤占了网络有限的硬件资源和信息传输渠道,影响了网络有效信息传播的效率,严重降低了用户体验;二是垃圾邮件还会对合法用户构成多重安全风险。社交网络平台通过技术手段对垃圾邮件发送者进行过滤,然而,互动形式多样化和用户关系多维化都使得有效检测垃圾邮件发送者的难度加大。本文提出一种基于图神经网络（Graph Neural Network,GNN）的图级分类模型来检测社交网络平台上的垃圾邮件发送者,主要工作如下:（1）从账户信息、社交关系、社交行为三个方面进行用户特征提取。对用户操作行为生成的记录进行序列特征分析,对用户社交关系图进行图形特征分析,结合用户账户信息进行基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的特征选择,最终得到多特征融合的节点特征。（2）介绍了GNN的原理以及GNN图级分类模型的网络结构。整合用户社交数据后构建用户的社交模式图,图的节点表示用户,边表示社交互动信息。利用GNN的节点特征和图结构特征双重关注机制搭建GNN图级分类模型用于垃圾邮件发送者的检测。最后,通过构造贝叶斯优化框架来调整模型超参数。（3）GNN图级分类模型在Tagged数据集上训练并建立最优模型,在十折交叉验证下得到了96.2%的准确率。在对比实验中,GNN图级分类模型在综合指标上也优于提升树分类器和随机森林分类器的表现。实验结果证明,GNN图级分类模型可以有效检测社交网络平台的垃圾邮件发送者,且效果优于当前的其他方法。
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