I sociala nätverk kan en enda användare skapa flera konton för att sprida sina åsikter och påverka andra, genom att aktivt kommentera på olika nyhetssidor. Det skulle vara fördelaktigt för både sociala nätverk och deras samhällen att degradera sådana onormala aktiviteter, och det första steget är att upptäcka dessa konton. Men upptäckten är utmanande, eftersom dessa konton kan ha mycket realistiska namn och rimliga aktivitetsmönster. I det här dokumentet undersöker vi tre olika tillvägagångssätt, och föreslår att man använder diagram inbäddade tillsammans med halvövervakad inlärning, för att förutsäga om ett par konton skapas av samma användare. Vi utför omfattande experimentella analyser för att förstå hur förändringar i ingångsdata och algoritmiska parametrar/optimering påverkar förutsägelsens prestanda. Vi upptäcker också att lokal information har större betydelse än de globala för sådana förutsägelser, och pekar på den tröskel som leder till bästa resultat. Vi testar den föreslagna metoden med 6700 Facebook-sidor från Mellanöstern, och uppnå den genomsnittliga noggrannheten på 0,996 och AUC (area under kurva) på 0,952 för användare med samma namn; med den amerikanska 2016 valdataset, får vi den bästa AUC på 0,877 för användare med olika namn.
Ref. REF undersökte tre oövervakade metoder för att förutsäga om flera konton tillhör samma Facebook-användare.
Multiple Accounts Detection on Facebook Using Semi-Supervised Learning on Graphs
{'venue': 'MILCOM 2018 - 2018 IEEE Military Communications Conference (MILCOM)', 'journal': 'MILCOM 2018 - 2018 IEEE Military Communications Conference (MILCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}