社交网络中异常用户检测技术的最新研究成果。

简介：
在网络社交环境中，异常用户检测已成为网络安全领域一项至关重要的研究课题。这些异常用户常常通过制造大量虚假账号来实施虚假评论、进行网络欺凌或发起网络攻击，从而对正常用户的个人信息安全以及整个社交网络的信誉体系构成严重威胁。鉴于此，众多研究人员致力于对这一问题进行深入探究。本文回顾了近年来相关研究的成果，并构建了一个全面的架构方案。具体而言，数据收集层详细介绍了数据获取的途径以及相关的公开数据集；特征表示层则阐释了各种特征的表达方式，包括属性特征、内容特征、网络特征、活动特征以及辅助特征。此外，算法选择层概述了监督学习算法、无监督学习算法和图算法的应用；最后，结果评估层说明了数据标注的具体方法和用于评估指标的选择。文章最后，也对该领域未来的发展趋势进行了展望。