【摘 要】
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社交网络平台为用户提供了方便的交流和互动工具,能够即时分享生活中产生的多种多媒体内容。同时,在通信网络和硬件设备不断的发展前提下,社交网络平台也变得越来越庞大。然而,社交网络平台上的大量用户及发布内容的便捷条件吸引了大批网络垃圾用户。虽然国内外研究者提出了许多用于检测垃圾信息及垃圾用户的方法,但是仍存在许多问题,例如建立词库的巨大工作量、基于词的语言特征失效、检测精度及检测效率较低等。为了解决以上
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社交网络平台为用户提供了方便的交流和互动工具,能够即时分享生活中产生的多种多媒体内容。同时,在通信网络和硬件设备不断的发展前提下,社交网络平台也变得越来越庞大。然而,社交网络平台上的大量用户及发布内容的便捷条件吸引了大批网络垃圾用户。虽然国内外研究者提出了许多用于检测垃圾信息及垃圾用户的方法,但是仍存在许多问题,例如建立词库的巨大工作量、基于词的语言特征失效、检测精度及检测效率较低等。为了解决以上问题,本文主要研究社交网络平台垃圾信息及垃圾用户的检测模型,主要研究内容包含以下两个方面:1.针对垃圾用户对文字内容进行伪装导致垃圾词库语言特征不可用的问题,提出一种利用轻量级的双向编码器（A Lite Bidirectional Encoder Representations from Transformers,ALBERT）作为词嵌入模型,双向长短时记忆神经网络与自注意力机制作为分类器的混合模型。该模型首先利用ALBERT将社交网络文本进行词向量转化,接着以词向量的方式输入到双向长短时记忆神经网络（Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM）,经过特征提取并结合自注意力层的信息聚焦获得最后的特征向量,最后将特征向量通过Soft Max进行分类得到用户推文文本识别结果。实验表明,研究提出的模型有更快的预测速度及预测精度。2.针对特征数量过大导致检测效率和检测精确率较低的问题,提出一种基于元启发式算法进行特征选择并结合分类器进行垃圾用户检测的模型。首先,利用二元鲸鱼优化算法分析特征并选择对检测结果影响最大的部分特征组成特征子集,然后将这些特征用于训练分类器,提出的模型可以有效的识别垃圾账户及非垃圾账户。最后,为了证明模型的效率,将该模型与一些现有的先进方法进行了比较,结果表明本模型的检测准确率高于其他两个对比模型,选择出的特征对于分别垃圾用户和非垃圾用户是有效的。
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