論文の概要: Over-Sampling Strategy in Feature Space for Graphs based Class-imbalanced Bot Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06900v2
• Date: Mon, 11 Sep 2023 00:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 22:21:17.754304
• Title: Over-Sampling Strategy in Feature Space for Graphs based Class-imbalanced Bot Detection
• Title（参考訳）: グラフに基づくクラス不均衡ボット検出のための特徴空間のオーバーサンプリング戦略
• Authors: Shuhao Shi, Kai Qiao, Jie Yang, Baojie Song, Jian Chen and Bin Yan
• Abstract要約: オンラインソーシャルネットワーク(OSN)の多くのボットは、望ましくない社会的影響をもたらす。 本稿では,少数クラスのサンプルをエッジ合成なしで生成するGNNのオーバーサンプリング戦略を提案する。 このフレームワークは3つの実世界のボット検出ベンチマークデータセットを用いて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.882979272768502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The presence of a large number of bots in Online Social Networks (OSN) leads to undesirable social effects. Graph neural networks (GNNs) are effective in detecting bots as they utilize user interactions. However, class-imbalanced issues can affect bot detection performance. To address this, we propose an over-sampling strategy for GNNs (OS-GNN) that generates samples for the minority class without edge synthesis. First, node features are mapped to a feature space through neighborhood aggregation. Then, we generate samples for the minority class in the feature space. Finally, the augmented features are used to train the classifiers. This framework is general and can be easily extended into different GNN architectures. The proposed framework is evaluated using three real-world bot detection benchmark datasets, and it consistently exhibits superiority over the baselines.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワーク(OSN)に多数のボットが存在することは、望ましくない社会的影響をもたらす。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ユーザインタラクションを利用するボットの検出に有効である。 しかし、クラス不均衡の問題はボット検出性能に影響を及ぼす可能性がある。 そこで我々は,エッジ合成を行わずにマイノリティクラスのサンプルを生成するgnn (os-gnn) のオーバーサンプリング戦略を提案する。 まず、ノードの特徴を近傍の集約を通じて特徴空間にマッピングする。 そして、特徴空間におけるマイノリティクラスのためのサンプルを生成する。 最後に、拡張機能を使用して分類器を訓練する。 このフレームワークは汎用的で、簡単に異なるGNNアーキテクチャに拡張できる。 提案するフレームワークは,3つの実世界のボット検出ベンチマークデータセットを用いて評価し,ベースラインよりも常に優位性を示す。

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