一种基于强化学习的图增强社交机器人检测方法及装置

本发明公开了一种基于强化学习的图增强社交机器人检测方法及装置，包括：步骤一：利用多层感知机和预训练语言模型提取社交网络中用户的元数据信息和文本信息，并通过多头自注意力机制对上述信息进行特征融合，生成用户表示；步骤二：利用基于邻域感知的线性插值方法在潜在特征空间中对少数类节点进行过采样，构造平衡的训练样本集；步骤三：基于特征相似度与强化学习策略动态调整边保留阈值，执行边过滤操作以剔除不可靠连接并优化图结构；步骤四：将增强后的节点特征与净化后的图结构输入图神经网络分类器，实现对社交机器人节点的精准识别。本发明方法能够有效缓解类别不平衡带来的误判问题，显著提升检测准确率与稳定性。