SeGA: Preference-Aware Self-Contrastive Learning with Prompts for Anomalous User Detection on Twitter
时间: 2025-06-28 14:23:26 浏览: 29
### SeGA:偏好感知自对比学习方法概述
SeGA是一种专门设计用于检测Twitter平台上异常用户的算法框架[^1]。此框架的核心在于其能够识别并区分正常用户行为模式与潜在恶意活动之间的微妙差别。
#### 构建异构信息网络(HIN)
为了有效捕获社交平台上的复杂交互结构,SeGA构建了一个包含多种节点类型的异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)。这些节点不仅限于个人账户,还包括但不限于话题标签、兴趣小组以及特定事件页面等其他形式的内容实体。通过这种方式,可以更全面地描绘出每个参与者在网络空间内的多维度特征表现。
#### 自监督学习机制
针对如何从海量数据集中提取有用信号这一挑战,研究者们提出了带有伪标签的自我对比损失函数作为解决方案之一。这种方法允许系统在无需大量标注样本的情况下自动发现隐藏规律,并据此调整参数配置直至达到最优状态。具体而言,在给定时间窗口内活跃度较高的个体将被赋予更高的权重系数;反之,则会受到一定程度上的惩罚措施影响最终得分计算过程[^2]。
#### 大规模语言模型的应用
考虑到自然语言处理技术近年来取得的重大进展,特别是大型预训练模型展现出的强大泛化能力,本项目特别强调了将其融入整体流程的重要性。借助于先进的LLM架构所提供的上下文理解功能,不仅可以更加精准地解析每条推文背后所传达的真实意图,同时也为后续阶段的任务执行奠定了坚实基础——即依据历史记录推测当前操作是否存在风险倾向。
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
def encode_text(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)[0][:, 0, :]
return outputs.detach().numpy()
```
上述代码展示了如何使用BERT模型对文本进行编码,这是SeGA中一个重要组成部分,用于捕捉用户发布内容的情感和主题倾向。
阅读全文
相关推荐




















