[发明专利]一种基于变分自编码和K近邻组合的社交机器人检测方法

摘要

一种基于变分自编码和K近邻组合的社交机器人检测方法属于异常检测技术领域，本发明通过网络获取社交机器人公开数据，并通过预处理提取特征，通过采用数据进行训练，再使用变分自编码进行编码以及解码，正常样本特征经过解码与初始特征更为相似，而异常样本与初始特征差异大，将原始特征与解码后的特征进行融合，再利用异常检测方法K近邻进行异常检测。该方法考虑在社交网络大环境中，异常用户群体相对于正常用户群体其数量较少，因此在数据的收集过程中，异常用户的收集相对麻烦。本发明提出的方法解决了社交机器人检测现有方法中高成本打标签和正负样本不均衡的缺点，通过减少异常样本参与模型的训练，实现社交网络机器用户的高效检测。