arXiv 机器学习· Jean Claude Hirwa, Jamiu Dahunsi, Candide Giramata, Lowami Uwimana, Thierry Henry Ishimwe·· 6 小时前AI 评分33
通过多模态学习与研究导向特征整合改进虚假账号检测
Improving Fake Profile Detection Through Multimodal Learning and Research-Guided Feature Integration
AI 导读
研究人员在 TwiBot-22 基准的 30,000 个用户子样本上，结合 XLM-RoBERTa 文本嵌入、CLIP 视觉嵌入及粉丝数等元数据评估虚假账号检测。实验采用 CatBoost 与 R-GCN 模型，结果显示单纯依靠元数据已具备高预测能力，而多模态融合带来的提升微弱且多不显著。在子采样图条件下，基于图的模型表现不及传统模型，表明特征质量比融合复杂度更关键。
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