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SEBD：一种流式演进机器人检测框架，应用 PAC 学习方法来保持准确性和置信度
摘要：一个简单的监督学习模型可以根据之前的学习过程从训练数据中预测一个类别。可以通过评估措施获得对这种模型的信任，这些措施可确保不同类别的预测结果中误分类错误更少。这可以应用于使用训练有素的数据集的监督学习，该数据集涵盖不同的数据点并且没有不平衡问题。当将半监督学习方法与动态数据流（例如社交网络数据）相结合时，这项任务具有挑战性。在本文中，我们为 Twitter 提出了一种基于流的进化机器人检测 (SEBD) 框架，该框架使用深度图神经网络。我们的 SEBD 框架是基于使用同伴链接和个人资料特征的多视图图注意力网络设计的。它集成了 Apache Kafka 以启用 Twitter API 流并在处理后预测帐户类型。我们使用可能近似正确 (PAC) 学习框架来评估 SEBD 的结果。我们的目标是保持框架的准确性和置信度，以便以较低的误分类错误率成功学习。我们使用测试保留、机器学习分类器、基准数据和基线工具通过跨域评估评估了我们的框架结果。总体结果表明，SEBD 能够以基于流的方式成功识别机器人账户。使用保留和随机森林分类器的交叉验证，SEBD 的准确度得分为 0.97，AUC 得分为 0.98。我们的结果表明，机器人账户在 Twitter 上的主题标签中参与度很高。
CVN-
会议的名称：西班牙发育生物学协会第11次会议通讯作者：无活动之城：吉隆（Girona），加泰罗尼亚，西班牙的日期日期：2016年10月10日结束日期：21/10/2016组织实体：SEBD，SEBD，SEBD，SEBC，SEBC，SEPBC，SPBD类型的实体类型：协会和MartaLlombóAlonsoAlonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso Alonso;克里斯蒂娜·费尔南德斯·迪兹（CristinaFernándezDíez）； SilviaGonzálezRojo;玛丽亚·帕兹·埃拉兹·奥尔特加（MaríaPazHerráezOrtega）。“双苯酚的表观遗传毒性作用损害了心脏的发育”。