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SpamDam: 面向隐私保护和对抗性短信垃圾检测的研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为GCN-based Anti-Spam（GAS）模型的基于图卷积神经网络（GCN）的大规模反垃圾邮件方法。该模型整合了异构图和同构图以捕获评论的局部和全局上下文，在离线实验和在线性能上表现优于基线模型，并解决了闲鱼反垃圾邮件系统面临的数据规模和垃圾邮件挑战。
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关键要点
- 提出了一种名为GCN-based Anti-Spam（GAS）模型的反垃圾邮件方法。
- 该模型基于图卷积神经网络（GCN）。
- 整合了异构图和同构图以捕获评论的局部和全局上下文。
- 在离线实验和在线性能上表现优于基线模型。
- 解决了闲鱼反垃圾邮件系统面临的数据规模和垃圾邮件挑战。
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