网络欺凌检测综述

• 作者: 宋宇琦 李骏东 熊庆宇 荣文戈 高旻
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络欺凌 欺凌检测 机器学习 社交网络 欺凌特征 网络欺凌数据集
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 1220-1229
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 7956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.025

摘要

网络欺凌在社交媒体平台的日益泛滥引起了研究者的广泛关注,社会科学和计算机科学研究者从不同的角度对该问题进行了研究与探讨.为梳理这些研究,本论文对社会科学领域和计算机领域在网络欺凌方面的研究进行了调查分析.首先概述了网络欺凌的基本研究内容和网络欺凌特征,重点讨论了各种用于网络欺凌检测的机器学习方法,包括基于监督学习、基于弱监督学习、基于预设规则和深度学习算法,随后总结了12个现有的网络欺凌检测数据集和常用的检测性能评价指标,最后对基于异构信息网络、融合多种辅助信息和结合心理学特征的欺凌检测方法等进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高旻		16	254	7.0	15.0
3	熊庆宇		55	621	14.0	22.0
5	荣文戈	北京航空航天大学计算机学院	2	7	1.0	2.0
6	宋宇琦		1	0	0.0	0.0
12	李骏东	弗吉尼亚大学电子与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0