基于多特征的网络水军识别方法

发布时间：2018-01-05 06:26

本文关键词：基于多特征的网络水军识别方法　出处：《激光杂志》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：网络水军的存在极大地影响了网络上的信息质量,同时干扰了人们获取正常网络信息的渠道。根据采集到的用户信息,分析网络水军的行为模式,研究了网络水军的特征,并提取了多个水军特征指标,使用熵值法确定各指标权重,利用主题识别模型对用户特征进行降维,并结合多指标综合指数法建立了网络水军自动识别模型,使用数据挖掘的方法找到异常用户。实验结果表明,模型得到了82.4%的准确率和88.6%的召回率。
[Abstract]:Network water army has greatly affected the quality of information on the network, at the same time disturbed people get the normal network information channel. According to the collected user information, the analysis of network behavior model, study the characteristics of the network Navy, and extract multiple characteristic indexes of the Navy, the weight of each index is determined by using entropy method. To reduce the dimensionality of user characteristics based on topic identification model, and the establishment of the network Navy automatic recognition model based on multi index comprehensive index method, using data mining method to find abnormal users. Experimental results show that the model had a recall accuracy rate of 82.4% and 88.6%.

【作者单位】：郑州师范学院信息科学与技术学院;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2012M510110) 河南省重点科技攻关项目(132102310003)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 近年来,论坛、博客、微博,新闻评论等社会媒体飞速发展,并以深入到社会的各个方面,同时也越来越受到广大网民的喜欢。普通用户通过发表个人见解融入到网络社会中。在虚拟网络社会中,人们看似平等的发言权也被潜伏的网络水军通过发帖、评论、转发等网络营销手段,不仅误导了民众

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