典型文献
基于深度图卷积网络的社交机器人识别方法
文献摘要：
提出了一种基于深度图卷积神经网络的社交机器人识别方法.首先,在元数据特征的基础上,引入RoBERTa模型进行博文情绪分类,进一步提取更能区分社交机器人和普通人的情绪多样性特征;同时采用single-pass进行博文聚类,构造博文相似图;在此基础上,提出了在GCNII模型上增加Attention机制的A-GCNII模型,通过捕捉用户元数据特征和社交网络中同一话题下的用户关系结构特征识别社交机器人.在真实新浪微博数据集上进行对比实验的结果表明,该方法在识别准确性和效果上均表现良好.
文献关键词：
注意力机制;深度图卷积网络;情绪多样性特征;社交机器人
中图分类号：
作者姓名：
毛文清;徐雅斌
作者机构：
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京 朝阳区 100101;北京信息科技大学计算机学院 北京 朝阳区 100101;北京信息科技大学大数据安全技术研究所 北京 朝阳区 100101
文献出处：
引用格式：
[1]毛文清;徐雅斌-.基于深度图卷积网络的社交机器人识别方法)[J].电子科技大学学报,2022(04):615-622,629
A类：
深度图卷积网络,深度图卷积神经网络,情绪多样性特征,GCNII
B类：
社交机器人,元数据,数据特征,RoBERTa,博文,文情,情绪分类,分社,普通人,single,pass,Attention,社交网络,题下,用户关系,关系结构,特征识别,新浪微博,微博数据,注意力机制
AB值：
0.251196
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