基于因果干预与混合专家的社交机器人检测方法及系统

本发明涉及社交机器人检测技术领域，特别涉及一种基于因果干预与混合专家的社交机器人检测方法及系统，构建CausBot模型，该模型包含伪环境估计器和混合专家机制增强的图Transformer编码器；通过伪环境估计器估计每个节点所属的潜在环境分布，并基于Gumbel‑Softmax松弛技术生成环境感知权重；利用混合专家机制增强的图Transformer编码器，在环境感知权重的调控下，对节点特征进行多层次编码，以提取跨环境不变的因果特征；采用联合优化目标函数训练CausBot模型，目标函数包含监督损失项和KL散度正则化项。本发明有效解耦环境伪相关因素、提取跨环境不变因果特征，显著提升社交机器人检测在跨平台、跨时段等分布迁移场景下的稳定性与准确性。