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基于XGBoost方法的社交网络异常用户检测技术

Research on abnormal user detection technology in social network based on XGBoost method
袁丽欣
顾益军
赵大鹏
中国人民公安大学 信息技术与网络安全学院, 北京 102600

摘要

针对传统社交网络异常用户检测算法应用于现实中非平衡数据集时存在召回率低、运行效率低等问题,对社交网络数据集提取用户内容、行为、属性、关系特征,应用梯度增强集成分类器XGBoost算法进行特征选择,建立分类模型,构造非平衡数据集并识别三类垃圾广告发送账号。实验结果表明,该方法与随机森林等传统分类方法相比,对平衡及非平衡数据集进行异常用户检测均实现召回率和F1值的有效提升;同时其选取少量特征同样可达到较高检测水平,证明了该方法的有效性。

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2017YFC0820100)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0651
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 814-817
文章编号: 1001-3695(2020)03-037-0814-04

发布历史

[2020-03-05] 印刷出版

引用本文

袁丽欣, 顾益军, 赵大鹏. 基于XGBoost方法的社交网络异常用户检测技术 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 814-817. (Yuan Lixin, Gu Yijun, Zhao Dapeng. Research on abnormal user detection technology in social network based on XGBoost method [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 814-817. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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