論文の概要: BotTriNet: A Unified and Efficient Embedding for Social Bots Detection via Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03144v4
• Date: Sat, 6 May 2023 15:09:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 20:48:51.492532
• Title: BotTriNet: A Unified and Efficient Embedding for Social Bots Detection via Metric Learning
• Title（参考訳）: BotTriNet:メトリック学習によるソーシャルボット検出のための統一的で効率的な埋め込み
• Authors: Jun Wu, Xuesong Ye, and Yanyuet Man
• Abstract要約: ボットを検出するためにアカウントが投稿したテキストコンテンツを活用する統合組込みフレームワークであるBOTTRINETを提案する。 BOTTRINETフレームワークは、実世界のデータセットで評価した単語、文、およびアカウントの埋め込みを生成する。 提案手法は,2つのコンテンツ集約型ボットセットに対して,平均精度98.34%,f1スコア97.99%の最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9026461169566673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid and accurate identification of bot accounts in online social networks is an ongoing challenge. In this paper, we propose BOTTRINET, a unified embedding framework that leverages the textual content posted by accounts to detect bots. Our approach is based on the premise that account personalities and habits can be revealed through their contextual content. To achieve this, we designed a triplet network that refines raw embeddings using metric learning techniques. The BOTTRINET framework produces word, sentence, and account embeddings, which we evaluate on a real-world dataset, CRESCI2017, consisting of three bot account categories and five bot sample sets. Our approach achieves state-of-the-art performance on two content-intensive bot sets, with an average accuracy of 98.34% and f1score of 97.99%. Moreover, our method makes a significant breakthrough on four content-less bot sets, with an average accuracy improvement of 11.52% and an average f1score increase of 16.70%. Our contribution is twofold: First, we propose a unified and effective framework that combines various embeddings for bot detection. Second, we demonstrate that metric learning techniques can be applied in this context to refine raw embeddings and improve classification performance. Our approach outperforms prior works and sets a new standard for bot detection in social networks.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークにおけるボットアカウントの迅速かつ正確な識別は、現在進行中の課題である。 本稿では,BOTTRINETを提案する。BOTTRINETは,アカウントが投稿したテキストコンテンツを利用してボットを検出する統合組込みフレームワークである。 我々のアプローチは、アカウントの個性と習慣がコンテキストコンテンツを通して明らかにできるという前提に基づいている。 そこで我々は,計量学習技術を用いて生の埋め込みを改良する三重項ネットワークを設計した。 BOTTRINETフレームワークは,3つのボットアカウントカテゴリと5つのボットサンプルセットからなる実世界のデータセットであるCRESCI2017を用いて,単語,文,アカウントの埋め込みを生成する。 本手法は,2つのコンテンツ集約型ボットセットに対して,平均精度98.34%,f1スコア97.99%の最先端性能を実現する。 さらに、4つのコンテンツレスボットセットにおいて,平均精度が11.52%,平均f1scoreが16.70%向上し,大きなブレークスルーを達成した。 まず,ボット検出のための各種組込みを組み合わせた統一的かつ効果的なフレームワークを提案する。 第2に,この文脈でメトリクス学習手法を適用し,生の埋め込みを洗練し,分類性能を向上させることを実証する。 当社のアプローチは従来よりも優れており,ソーシャルネットワークにおけるボット検出の新たな標準となっている。

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