微博社交机器人在线识别：应用xgboost模型

社交机器人检测方法总结（可能不全）

1. 研究问题本论文通过对社交软件Twitter进行大规模测量，差异化Twitter用户的自动化特征，并且将用户分为三类 ：人、机器人和半机器人，并发现三者在微博行为，微博内容和帐户属性方面的差异。基于该测量的结果，提出了一种分类系统，该系统包括以下四个部分： （1）一个基于熵的组分 （2）一个基于机器学习的组件。 （3）一个帐户属性组件。 （4）一个决策器。 它使用从未知用户提取的特征的

原文来自Python实用宝典：准确率94%！Python 机器学习识别微博或推特机器人 推特或微博机器人的存在其实是比较危险的，他们可以制造虚假的流量、传播谣言、甚至执行一些令人汗颜的恶意操作，这里我们使用kaggle纽约大学2017年机器学习竞赛的推特分类数据来进行我们的识别实验，本实验的数据集请访问：下载Python推特机器人分类数据集。 在开始之前我们需要安装以下Python包(库)，打开你的CMD(Windows系统)/Terminal(macOS系统)输入以下指令即可: pip install n

1.基于随机森林分类的微博机器用户识别研究  这篇论文在网上随便找 2.文中提出了8个点来识别是否为机器用户 比较难实现的应该是第一个点，条件信息熵，大概是如果发微博的比较规律，那么就可能是机器用户。 内容相似度指用户发布的微博与其他用户微博的相似程度，因为机器用户会伪装（那我的微博全部都是hhhhh 哈哈哈哈 66666 岂不是被识别成机器用户了？） 3.随机森林分类 文章列了

V1.0更新： 一，对网络结构调整： 1，通过大量实验测试，最终在RESnet50与VGG16中使用VGG16。 2，通过观察爬取的数据集特征，将训练数据集分为5类，分别为”人像“，“食物”，“文字”，“动物”，“风景”。 3，训练100次epoch 4，batchsize=24 5，imagesize = 120 最终实际运行准确度更加趋近稳定，对于动物误识别为人的概率大大减小...

社交机器人检测：Detect Me If You Can: Spam Bot Detection Using InductiveRepresentation Learning--论文阅读

目标：理解并掌握方法 数据：外网数据源，github上可下载已处理过的数据 结构： lDidegah(2018年)数据集，包含各种属性，包括替代指标和推文标识、作者姓名、作者标识、关注者数量以及指示用户是机器人还是人类的相关标签。这个数据集包含总共4540个带注释的用户，其中269个是已识别的机器人，包括混合用户。由于带注释的数据集不包含ATSN的推文网络相关的信息，将4540个用户的数据映射到哈桑等人(2017年)使用的altmetrics数据集(dataset-jun-4-2016.tar.

论文阅读 - A novel framework for detecting social bots with deep neural networks and active learning（SCI一区）

社交机器人检测正在成为社会安全领域广泛关注的任务。一直以来，社交机器人检测技术的发展都因缺乏高质量的标注数据而受到阻碍。此外，人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展正在极大地提高社交机器人的创造力。例如，最近发布的ChatGPT[2]可以以74%的概率欺骗最先进的人工智能文本检测方法[3]，这给基于内容的机器人检测方法带来了巨大的挑战。为了解决上述缺点，我们提出了一种对比学习驱动的社交机器人检测框架（CBD）。

微博机器人助手：自动化您的社交互动与信息传播 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在今日社交媒体的快节奏中，找到一个能够高效管理并自动化微博任务的工具实为难得。本篇将向您推荐一款功能强大的开源微博机器人项目——不仅仅是一个简单的脚本集合，而是一整套解决方案，旨在帮助开发者和社交媒体管理者轻松实现自动化任务。 项目介绍 这款PHP开发的微博机器人工具集，提供了一系列用于...

微软的微信小冰被腾讯封杀之后,现在移民到了新浪微博; @小冰 这里贴一些目前有效的用来识别是这是"机器"而不是有正常人类智商的代码的方法: 1. 在正常的文字中夹杂其它符号,确保不存在有意义的连续的词汇,人眼可以分辨,机器不知所云而会露馅:  比如:    ^^^小v冰^^^--你,,总.算--v开-始--^^不^^知^^道^^我^^在^^说^^啥^^了;