【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据分析，具体涉及一种基于图和结构感知的对抗性社交机器人检测方法。
技术介绍
1、近年来随着互联网的快速普及，社交媒体已经成为人们交流并自由传播思想和新闻的理想舞台。大量的信息交互需要带来了社交机器人技术的蓬勃发展。社交机器人本质是一种自动化代理，通过模拟人类在社交媒体中的行为，有组织地和人类用户交互，依照人类操纵者的意图影响目标受众。这也导致一些社交机器人被用于传播虚假信息和欺诈行为等恶意行为，其目的是为了制造偏见、影响公众舆论乃至政治决策和行为，这对社会和公众安全造成严重的网络威胁，为了阻止这种现象，社交机器人检测技术应运而生。
2、尽管社交机器人检测相关领域发展至今已有十余年，但是针对社交机器人泛滥的现象并没有取得决定性技术成果。一方面，这是由于随着深度学习和语言大模型的快速发展，导致社交机器人本身在不断进化，其逃避检测的能力越来越强，技术的不断革新导致人们对其的认知滞后。另一方面，一些复杂社交机器人行为背后是人类的直接驱动，这种复杂机器人模糊了人类与社交机器人之间的行为差异。以上种种问题，直接阻碍了社交...
【技术保护点】
1.一种基于图和结构感知的对抗性社交机器人检测方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤1的具体流程为：
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤2的具体流程为：
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，步骤3的具体流程为：
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，步骤2-1中所述结构特征提取器具体为：
6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，步骤2-2中所述将更新后的节点向量表示输入到改进的图Transformer网络进行训练，输出的是最终...
【技术特征摘要】
1.一种基于图和结构感知的对抗性社交机器人检测方法，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤1的具体流程为：
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，步骤2的具体流程为：
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，步骤3的具体流程为：
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，步骤2-1中所述结构特征提取器具体为：
6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，步骤2-2中所述将更新后的节点向量表示输入到改进的图transformer网络进行训练，输出的是最终的用户向量表示；具体为：
7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤...
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