基于残差传播与标签平滑的社交机器人检测方法及系统

本发明涉及社交网络安全技术领域，特别涉及一种基于残差传播与标签平滑的社交机器人检测方法及系统，构建有向社交图G＝(V,E)，其中节点u∈V表示用户，有向边(u,v)∈E表示用户间的社交关系；基于标注节点的属性特征xu和标签yu，训练拓扑无关的基预测器f，并输出标注节点的初始预测zu；基于标注节点的预测残差yu‑zu，通过定向残差传播机制修正未标注节点的预测结果；对修正后的预测值进行标签平滑处理，输出最终分类结果。本发明以轻量级架构(参数量减少1‑2个数量级)实现与最先进GNN模型相当的检测精度，为大规模社交网络部署提供了高效可扩展的解决方案。