基于多视图证据融合的社交机器人检测方法

本发明公开一种基于多视图证据融合的社交机器人检测方法，属于社交机器人检测技术领域，首先对用户特征进行预处理得到用户表示向量，接着编码器结合变分自编码器和监督对比学习策略，学习社交机器人与真实用户之间的区别性特征，通过解码器获取用户之间的隐性连接关系图，并基于所述隐性连接关系图建立包含三种不同类型边的重构图，然后使用图注意力网络和证据深度学习对重构图进行多视图的证据提取，最后运用D‑S证据理论对多个视图的证据进行融合，得到最终的联合信念质量和不确定性，完成社交机器人检测。通过实验验证了该方法的有效性和优越性，有效提升了社交机器人检测性能。