摘要
社交网络的兴起为人们提供了便捷的交流平台，同时也吸引了异常用户的出现，他们利用虚假身份、恶意行为等对网络环境造成负面影响。
为了维护网络安全和用户体验，社交网络异常用户检测成为近年来研究的热点。
本文首先介绍了社交网络异常用户的定义、类型和行为特征，并总结了异常用户检测的研究意义。
接着，本文从统计特征、机器学习、图论和深度学习四个方面详细综述了社交网络异常用户检测的主要方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还介绍了社交网络异常用户检测系统的设计与实现，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：社交网络；异常用户检测；机器学习；深度学习；图论
社交网络为用户提供了一个在线平台，用户可以在其中建立联系、互动和分享信息。
然而，社交网络的开放性和匿名性也为异常用户的出现提供了温床。
1.1社交网络异常用户的定义
社交网络异常用户是指那些有意或无意地偏离了正常用户行为模式，对社交网络的正常运行和用户体验造成负面影响的用户。
1.2社交网络异常用户的类型
社交网络异常用户类型多样，常见的包括：垃圾邮件发送者：大量发送垃圾信息，干扰用户正常交流。
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