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搜索结果 - 5
社交媒体中的用户身份链接利用语言和社交互动特征
该研究提出了一个基于机器学习的检测模型，通过使用用户在线活动的多个属性来识别虚拟身份是否属于同一个真实人，以防止虚假 / 非法活动的传播。通过在两个滥用和涉及恐怖主义的 Twitter 内容上演示模型的有效性。
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10 months ago
SERCNN：在 Twitter 上检测抑郁症的堆叠嵌入循环卷积神经网络
本研究旨在提出一种利用社交媒体识别抑郁症的方法 ——SERCNN，它通过将两种不同领域的预训练嵌入层叠加，并重新引入嵌入层上下文到 MLP 分类器中来提高用户表征的准确性。经过 5 折交叉验证，SERCNN 成功实现了 93.7% 的准确率
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2 years ago
用于欺诈检测的单类对抗网络
使用 LSTM 自编码器和一类对抗网络构建了一种只需要单一良性用户数据集进行欺诈检测的模型，该模型通过学习良性用户的在线活动序列来检测恶意用户，实验表明，该模型表现优于现有一类分类模型，并且与基于多样本的 LSTM 模型具有可比性。
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6 years ago
一种非参数学习方法用于检测在线人口贩卖
本研究通过对 Backpage 网站上与人口贩运相关的在线活动展开分析，采用半监督式学习方法，依靠所提取的带标签和未标签数据进行训练。该方法经过专家的进一步验证并在未见过的数据集上进行评估。
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8 years ago
社交数字空间中的随机投票效应：以 Reddit 帖子提交为例的案例研究
通过社交媒体上的大规模实验，研究设定好坏评分对信息流和行为影响的结果，发现社交媒体的个人和编辑们的活动至关重要，小幅度的随机技术可以在信息的下行评级上产生显著的结果，进而影响最终的评分和结果。
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9 years ago
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