基于提升系数的微博异常排名检测方法

发布时间：2018-03-23 21:24

  本文选题：微博异常排名　切入点：微博拓扑　出处：《哈尔滨工程大学学报》2013年04期

【摘要】：通过操纵微博提升排名的行为严重干扰了正常的微博排名秩序,现有的微博异常排名检测方法忽略了微博拓扑对微博排名的影响.文中通过比较微博网络中随机链接的微博BlogRank值与全连接、环状拓扑微博联盟中目标微博的BlogRank值,提出一种基于提升系数的微博异常排名检测方法.在仿真数据集的实验表明,该方法能通过微博拓扑有效地识别微博异常排名.
[Abstract]:By manipulating Weibo to improve the ranking, it seriously interferes with the normal order of Weibo's ranking. The existing methods for detecting Weibo's abnormal ranking ignore the influence of Weibo's topology on Weibo's ranking. In this paper, by comparing the BlogRank value of Weibo's randomly linked BlogRank with the full connection, the BlogRank value of the target Weibo in the ring topology Weibo alliance is compared. In this paper, a method for detecting Weibo abnormal ranking based on lifting coefficient is proposed, and the experimental results of simulation data set show that the method can effectively identify the anomalous rank of Weibo by the topology of Weibo.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272186,61100007) 黑龙江省博士后基金资助项目(LBH-Z12068) 哈尔滨工程大学自由探索基金资助项目(HEUCF100608)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

相关期刊论文 前5条

1 葛利;印桂生;;基于小波和过程神经网络的时序聚类分析[J];电机与控制学报;2011年12期

2 纪雪梅;李长玲;许海云;;基于权力指数的引文网络分析方法探讨[J];图书情报工作;2009年24期

3 余波;;微博的情报学意义探讨[J];图书情报工作;2010年22期

4 袁毅;杨成明;;微博客用户信息交流过程中形成的不同社会网络及其关系实证研究[J];图书情报工作;2011年12期

5 田占伟;隋s，

本文编号：1655213