基于联邦图学习的跨社交平台账户检测方法

本发明公开了一种基于联邦图学习的跨社交平台账户检测方法，包括如下步骤：步骤一：采用Pareto分布确保每个客户端的训练集的类别的分布都符合长尾分布的特点；步骤二：得到混合嵌入；步骤三：生成预测概率即logits；步骤四：对每个客户端使用类重要性平衡损失函数，从而平衡不同类别数据的权重；步骤五:每个客户端基于基尼系数计算不平衡程度参数，并同时基于类重要性平衡损失函数计算平均类梯度；步骤六:引入一个平衡因子来确保最终聚合的类梯度即全局类梯度的平衡；步骤七:识别新的用户账户是否为异常账户。这种方法通过本地阶段和全局阶段的协同工作来解决非独立同分布和长尾数据带来的全局模型偏差问题。