微博炒作账户统计特征与识别模型初探

发布时间：2018-07-21 10:25

【摘要】：随着微博的发展,近几年来网络上以微博为手段进行恶意炒作的事件不断增多,干扰了互联网正常秩序,对国家社会稳定与安全造成严重隐患。本文以新浪微博为研究对象,对规避新浪访问限制保障分布式数据持久采集、利用数据挖掘分类思想进行多特征炒作账户识别进行了研究,在进行特征分析时,选择决策树学习算法,通过测试建立分类模型,最终实现了对炒作微博账户的分析预测。
[Abstract]:With the development of Weibo, the malicious hype by Weibo has been increasing in the network in recent years, which interferes with the normal order of the Internet and causes serious hidden trouble to the national social stability and security. In this paper, Sina Weibo is taken as the research object, the distributed data collection is protected by circumventing Sina access restriction, and the multi-feature hype account identification is studied by using the classification of data mining, and the feature analysis is carried out. The decision tree learning algorithm is selected, and the classification model is established by testing. Finally, the analysis and prediction of the hype Weibo account is realized.
【作者单位】： 郑州轻工业学院经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目“微博炒作话题识别与传播人群分析”(61309007) 2015河南省科技厅软科学项目“河南省对外协同创新联盟研究”(152400410182)
【分类号】：TP393.092

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本文编号：2135220