Jun, 2021

基于关系图卷积网络的 Twitter 机器人检测

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TL;DR提出了一种基于关系图卷积网络的 Twitter 机器人检测方法 BotRGCN，它通过构建由关注关系组成的异构图来解决社群挑战，并利用多模用户语义和属性信息来捕获具有多样化伪装的机器人，实验结果表明，BotRGCN 在基准测试 TwiBot-20 中的性能优于竞争方法。
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发现论文，激发创造
  • 利用关系图转换器识别具有异质性的 Twitter 机器人

    本文提出了一种新的 bot 检测框架，使用由用户构成的异构图的拓扑结构建模，并模拟用户间的多样性关系。具体而言，通过关系图转换将异构网络中的节点表示学习为表示性图，并使用语义关注网络对用户和关系之间的信息进行聚合，得出表现良好的检测结果。

    Sep, 2021

  • 关系图卷积网络用于情感分析

    我们提出了使用关系图卷积网络（RGCNs）进行情感分析的方法，该方法通过捕捉作为图中节点表示的数据点之间的依赖关系，提供了解释性和灵活性。通过在亚马逊和 Digikala 数据集上使用预训练的语言模型（如 BERT 和 RoBERTa）与 RGCN 架构进行产品评论的情感分析，并评估结果，我们证明了我们方法的有效性。我们的实验证明了 RGCNs 在捕捉情感分析任务的关系信息方面的有效性。

    Apr, 2024

  • 使用图神经网络自动检测僵尸网络

    本文研究使用现代深度学习技术自动学习 botnet 检测策略的神经网络设计挑战，通过在大规模真实网络中叠加不同通信模式的 botnet 连接来产生训练数据，使用图神经网络来检测集中式和分散式 botnet 的结构，实验结果表明，图神经网络比之前的非学习方法能更好地捕捉 botnet 结构，并且深层图神经网络对于学习复杂的 botnet 拓扑结构至关重要。

    Mar, 2020

  • 基于图卷积神经网络的辱骂语言检测

    网络滥用是当前重大的社会问题。本文提出了一种新的基于图卷积网络和用户语言行为的自动化滥用语言检测方法，较之现有技术在对在线社群的结构和语言特征建模方面获得了显著提升。

    Apr, 2019

  • RF-GNN: 随机森林提升的图神经网络用于社交机器人检测

    本文提出了一种名为 RF-GNN 的随机森林增强图神经网络用于社交机器人检测，可通过使用图神经网络 (GNNs) 作为基础分类器构建随机森林，有效地结合了集成学习和 GNNs 的优势，以提高模型的准确性和鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 用图卷积网络建模关系型数据

    我们介绍了关系图卷积网络 (R-GCNs) 并将它们应用于标准的知识库补全任务，包括链接预测和实体分类。R-GCNs 旨在应对实际知识库中高度多关系数据的特点，我们证明了它们作为一个独立模型在实体分类方面的有效性，并进一步证明，通过在关系图中累积多个推理步骤的编码器模型来丰富解码器模型，可以极大地提高因子分解模型 (例如 DistMult) 在链接预测方面的表现 (在 FB15k-237 上的表现提高了 29.8%)。

    Mar, 2017

  • 关系图卷积网络：深入探讨

    本文介绍了关系图卷积网络 (RGCN) 的复现，通过使用基准知识图谱数据集上的节点分类和链接预测任务，验证了 RGCN 的正确性。研究人员还介绍了两个更加参数有效的 RGCN 配置。

    Jul, 2021

  • 使用双向图卷积网络在社交媒体上进行谣言检测

    本文提出一种新的双向图卷积网络模型（Bi-GCN），结合传播和扩散两个重要特征进行谣言检测，该模型利用顶部向下传播和底部向上传播的方式进行训练，并结合源帖信息来提升谣言的影响力。实验结果表明该方法在多个基准测试中优于先前的类似方法。

    Jan, 2020

  • 图修订卷积网络

    提出一种名为图修正卷积网络（GRCN）的框架，通过引入基于 GCN 的图修正模块来预测缺失边并在下游任务中进行边缘权重修正，以避免过度参数化或简单的重新加权观察到的边缘的问题，并且在六个基准数据集上的实验结果表明，与强基准方法相比，GRCN 始终表现出较大的优势，尤其是原始图严重不完整或用于模型训练的标记实例高度稀疏的情况。

    Nov, 2019

  • TwiBot-22: 基于图的 Twitter 机器人检测

    提出了一个基于图的 Twitter 机器人检测基准 (TwiBot-22)，该基准提供了目前最大的数据集，具有更好的注释质量，并重新实现了 35 个代表性的 Twitter 机器人检测基线，以维护模型性能公正比较和研究进展的整体理解。

    Jun, 2022