基于XGBoost方法的社交网络异常用户检测技术

摘要

针对传统社交网络异常用户检测算法应用于现实中非平衡数据集时存在召回率低、运行效率低等问题,对社交网络数据集提取用户内容、行为、属性、关系特征,应用梯度增强集成分类器XGBoost算法进行特征选择,建立分类模型,构造非平衡数据集并识别三类垃圾广告发送账号。实验结果表明,该方法与随机森林等传统分类方法相比,对平衡及非平衡数据集进行异常用户检测均实现召回率和F 1值的有效提升;同时其选取少量特征同样可达到较高检测水平,证明了该方法的有效性。