社交网络分析中的异常检测是指识别偏离正常活动的不同寻常的模式或行为。它通常涉及分析网络结构、用户互动和内容，以发现可能表明欺诈、垃圾邮件或安全威胁的异常值。 例如，来自帐户的突然激增的好友请求、共享相同帖子的用户集群或向数千名陌生人发送消息的帐户都可能被标记为异常。 这些偏差是使用将个人或群体行为与已建立的基线或统计规范进行比较的算法来检测的。
一种常见的方法使用基于图的方法来分析用户之间的连接。 社交网络表示为图，其中节点是用户，边表示关系或互动。 算法测量属性，例如节点度（连接数）、聚类系数（用户的邻居连接的紧密程度）或用户之间的路径长度。 例如，僵尸帐户可能具有异常高的节点度，但几乎没有相互连接，而虚假评论环可能会形成一个紧密聚类的子图，但外部链接最少。 PageRank 或社区检测算法（例如 Louvain 方法）等工具可帮助识别与典型网络结构不一致的帐户。 图神经网络 (GNN) 越来越多地用于通过学习捕获本地和全局网络特征的嵌入来检测细微的异常情况。
另一层涉及分析用户行为和内容。 机器学习模型处理诸如登录频率、发布时间、文本情感或图像上传之类的特征，以构建正常活动的用户配置文件。 诸如聚类（例如，k-means、DBSCAN）之类的无监督技术对相似用户进行分组并标记异常值，而如果存在标记数据，则监督模型会对异常进行分类。 例如，用户发布时间表的突然变化与重复内容相结合可能会触发垃圾邮件警报。 时间分析也发挥了作用：时间序列模型检测到活动爆发，例如同时启动相同推文的协调一致的虚假信息活动。 隔离森林或自动编码器等工具通常在此处使用，因为它们擅长识别罕见事件，而无需事先了解攻击模式。 通过结合使用这些方法，系统可以适应不断变化的威胁，同时最大程度地减少误报。