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研究：多模态融合对虚假账号检测提升有限，元数据更关键
作者在 TwiBot-22 的 3 万用户子集上融合 XLM-RoBERTa 文本、CLIP 视觉与账号元数据，用 CatBoost 与 R-GCN 对比。结果显示仅元数据已高度可预测，多模态融合带来的提升很小且多不显著，图模型在子采样条件下反而落后。
arXiv cs.LG13 天前
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作者在 TwiBot-22 的 3 万用户子集上融合 XLM-RoBERTa 文本、CLIP 视觉与账号元数据，用 CatBoost 与 R-GCN 对比。结果显示仅元数据已高度可预测，多模态融合带来的提升很小且多不显著，图模型在子采样条件下反而落后。