基于异构主题和朴素贝叶斯的机器人检测

本文解决了社交机器人检测这一关键问题，这对于维护社交媒体的完整性至关重要。它提出了一种使用异构主题和朴素贝叶斯模型的新方法，提供了一种理论上合理的解决方案，改进了现有方法。 重点在于结合节点标签信息来捕获邻域偏好的异质性，并量化主题能力，这是一项重大贡献。 本文的优势在于其系统的方法以及在基准数据集上展示的卓越性能。

• •提出了一种使用异构主题和朴素贝叶斯的新型机器人检测方法。
• •结合节点标签信息来捕获邻域偏好的异质性。
• •量化每个异构主题的最大能力。
• •与最先进的技术相比，实现了卓越的性能。
• •为社交机器人检测提供了一个有理论依据的解决方案。