基于逻辑回归的微博用户可信度建模

发布时间：2017-11-04 21:03

  本文关键词：基于逻辑回归的微博用户可信度建模

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【摘要】：针对微博虚假用户问题,以新浪微博为研究平台,对微博用户的行为进行分析,从在线时长、发帖时间、互动程度等方面,提取用于区分用户类别的特征变量,运用逻辑回归算法,提出一个基于逻辑回归的微博用户可信度评价模型。实验结果表明,该模型能够对传统的虚假用户"僵尸粉"进行识别,对新型虚假用户有较高的识别率,可以根据置信值的大小对用户进行大致分类,实用性较强。
【作者单位】： 河北大学数学与计算机学院;河北大学管理学院;
【基金】：河北省自然科学基金项目(F2011201146)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 0引言目前,学术界对于如何解决微博虚假用户问题[1]已有了一些研究成果。原福永等[2]从链接分析的角度提出了一种用户被关注度的概念,采用不平均分配权值的PageRank算法思想来解决虚假用户问题。方明等[3]采用文本分类的思想,对微博用户名进行13维的特征抽取,建立微博用户名特

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1 吴敏;何珑;;融合多特征的产品垃圾评论识别[J];微型机与应用;2012年22期

2 齐超;陈鸿昶;于岩;;基于行为分析的微博信息传播效果[J];计算机应用;2014年08期

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本文编号：1141097