简介:摘要:社交网络媒体已经称为人们日常生活中不可分割的一部分。与此同时,社交网络中的机器人账户也日益影响着社交网络媒体的正常运行。为维护社交网络的稳定和其中正常用户的权益和利益,提出了一种可以相对准确的机器人账户检测算法。该算法基于BotRgcn模型进行改进,具体来说包含以下两个步骤:首先,摒弃了复杂冗余的推文信息,为每个用户生成自己的推文与认证状态信息。然后通过roberta进行推文信息的向量表示。其次,使用多头注意力机制来对节点向量子空间并行的计算,允许模型在不同的子空间分别关注输入序列的不同部分。实验结果表明,优化后的BotRgcnGat算法对比原算法在准确率、召回率、F1值等多个评价指标上都有一定的提升。