【摘要】：近年來(lái)微博中出現(xiàn)一些炒作賬戶采用違規(guī)手段開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)公關(guān)活動(dòng),嚴(yán)重?cái)_亂了正常的互聯(lián)網(wǎng)秩序,然而傳統(tǒng)炒作賬戶識(shí)別方法主要依靠人工分析,其效率低下且不適用于對(duì)海量賬戶進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)上述問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的微博炒作賬戶識(shí)別方法,從賬戶狀態(tài)、歷史微博以及賬戶鄰居3個(gè)方面對(duì)炒作賬戶的特征進(jìn)行分析,構(gòu)建炒作賬戶特征集,并利用數(shù)據(jù)挖掘中的樸素貝葉斯、支持向量機(jī)及K最近鄰分類(lèi)等算法對(duì)正常賬戶和炒作賬戶進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效識(shí)別微博中的炒作賬戶,準(zhǔn)確率高達(dá)95%。
[Abstract]:In recent years, there have been some speculation accounts in Weibo using illegal means to carry out network public relations activities, which seriously disturbed the normal Internet order. However, the traditional methods of identifying speculation accounts mainly rely on manual analysis. It is inefficient and not suitable for identifying massive accounts. In view of the above problems, this paper puts forward an improved method of identifying speculation account by Weibo, analyzes the characteristics of speculation account from three aspects of account status, historical Weibo and account neighbor, and constructs the feature set of speculation account. The algorithms of naive Bayes, support vector machine and K-nearest neighbor classification in data mining are used to classify the normal account and the hyped account automatically. The experimental results show that the method can effectively identify the speculation account in Weibo, and the accuracy is as high as 95%.
【作者單位】： 數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61309007) 國(guó)家“863”計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2012AA012902) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2012BAH47B01)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2377743