本文關(guān)鍵詞： 垃圾消息 微博 重用檢測　出處：《南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2013年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對微博中的反垃圾處理問題,本文提出了基于重用檢測模型的垃圾用戶檢測算法,該方法綜合考慮了消息序列中文本相關(guān)性和時間相關(guān)性,對垃圾用戶的發(fā)布行為進(jìn)行建模.按照文本粒度不同,基于重用檢測模型的檢測算法分為語句級檢測(SRD)和詞項級檢測(TRD).SRD算法側(cè)重于用戶行為方式,而TRD算法側(cè)重于垃圾消息的主題.基于真實數(shù)據(jù)集的實驗表明,SRD算法在整體性能上優(yōu)于TRD算法,但TRD算法具有更高的運(yùn)行效率,并且檢測針對性強(qiáng),可發(fā)現(xiàn)指定類型的垃圾用戶.最后,本文運(yùn)用重用檢測算法在垃圾用戶群體檢測方面做了初步嘗試,實驗表明基于轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的重用檢測算法可以發(fā)現(xiàn)真實有效的垃圾群體用戶.
[Abstract]:For the problem of waste micro-blog in the proposed detection algorithm reuse spam detection model based on this method, considering the correlation and time correlation of text message sequence, modeling the user's garbage release behavior. According to the text of different size, detection algorithm reuse detection model is divided into a statement level detection based on SRD () and lexical entry level detection (TRD).SRD algorithm focuses on user behavior, while the TRD algorithm focuses on junk news theme. Experiments based on real data sets show that, SRD algorithm is better than TRD in the overall performance, but the TRD algorithm has higher efficiency, and the detection of targeted, can be found in the specified the type of garbage users. Finally, this paper uses the reuse detection algorithm in spam detection of user groups to do a preliminary attempt, experiments show that the reuse detection method based on the relationship of the forwarding can be issued The real and effective users of the garbage group.

【作者單位】： 南京師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(BK2011005) 國家自然科學(xué)基金(61272221) 江蘇省社科基金(12YYA002)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 微博作為目前流行的網(wǎng)絡(luò)營銷媒體,為商業(yè)用戶拓展市場空間、樹立品牌形象和開展網(wǎng)絡(luò)營銷提供了巨大的幫助.但同時也成為了垃圾用戶(Spammer)發(fā)布非法廣告和垃圾消息的平臺.垃圾消息的大量出現(xiàn)不僅影響了用戶的使用體驗,還妨礙了商業(yè)營銷活動在微博平臺上的健康發(fā)展.所以,研究

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本文編號：1481617