Социальные сети являются одними из наиболее популярных медиа-ресурсов, жизнь миллионов людей каждый день связана с социальными сетями. Из-за этого множество людей используют свои аккаунты для мошеннической или опасной активности в сети, поэтому задача определения спамеров и других вредоносных пользователей очень актуальна для социальных сетей. В настоящее время активно развивается направление по решению ML-задач классификации на графах с использованием графовых нейронных сетей. Детекторы аномалий на основе графовых нейронных сетей обладают лучшей производительностью для обнаружения аномалий в социальных структурах. В работе сравниваются несколько различных GNN моделей классификации пользователей, а после предлагается GNN модель, показывающая наилучшие результаты на собранных данных.

Мурашов И.Г., Терентьева В.В. (науч. рук. Муравьёв С.Б., Замятин Е.И.) Определение вредоносных пользователей через анализ эго-графов с использованием GNN моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13747