針對傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)異常用戶檢測算法應(yīng)用于現(xiàn)實中非平衡數(shù)據(jù)集時存在召回率低、運(yùn)行效率低等問題,對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集提取用戶內(nèi)容、行為、屬性、關(guān)系特征,應(yīng)用梯度增強(qiáng)集成分類器XGBoost算法進(jìn)行特征選擇,建立分類模型,構(gòu)造非平衡數(shù)據(jù)集并識別三類垃圾廣告發(fā)送賬號。實驗結(jié)果表明,該方法與隨機(jī)森林等傳統(tǒng)分類方法相比,對平衡及非平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常用戶檢測均實現(xiàn)召回率和F1值的有效提升;同時其選取少量特征同樣可達(dá)到較高檢測水平,證明了該方法的有效性。 

【文章來源】：計算機(jī)應(yīng)用研究. 2020,37(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

實驗步驟

社交網(wǎng)絡(luò)異常用戶檢測的本質(zhì)是將數(shù)據(jù)集中的所有樣本劃分為正常用戶及各類異常用戶的多分類任務(wù)。本文選擇XGBoost(extreme gradient boosting)[15]集成提升方法構(gòu)建分類模型。分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的每一個樣本對應(yīng)社交網(wǎng)絡(luò)中的每一個用戶，由包含內(nèi)容、行為、屬性、關(guān)系等在內(nèi)的n維特征向量xi和對應(yīng)的p個類別標(biāo)簽yi構(gòu)成:{xi,yi}i∈[1,m],xi∈Rn,yi∈{class1,class2，…，classp}�；赬GBoost對用戶進(jìn)行分類的方法是通過學(xué)習(xí)輸入的訓(xùn)練樣本構(gòu)造分類模型，挖掘特征取值xi與類別標(biāo)簽yi的關(guān)系f(xi)=yi，從而預(yù)測新樣本的類別。整體檢測流程如圖1所示。對本文分類任務(wù)，XGBoost每一輪訓(xùn)練都是在上一輪的基礎(chǔ)上迭代產(chǎn)生的，第t次迭代對生成樹構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)為

經(jīng)驗證，參數(shù)max＿depth=3,n＿estimators=100,n＿threthould=none時，XGBoost可獲得最優(yōu)分類效果，如圖2、3所示。圖3為內(nèi)循環(huán)選擇模型參數(shù)，外循環(huán)驗證實驗結(jié)果。圖3 實驗步驟

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于行為分析的社交網(wǎng)絡(luò)異常賬號的檢測[D]. 劉琛.北京交通大學(xué) 2017



本文編號：3314914