基于特征分析的微博炒作账户识别方法

发布时间：2018-12-14 02:28

【摘要】：近年来微博中出现一些炒作账户采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序,然而传统炒作账户识别方法主要依靠人工分析,其效率低下且不适用于对海量账户进行识别。针对上述问题,提出一种改进的微博炒作账户识别方法,从账户状态、历史微博以及账户邻居3个方面对炒作账户的特征进行分析,构建炒作账户特征集,并利用数据挖掘中的朴素贝叶斯、支持向量机及K最近邻分类等算法对正常账户和炒作账户进行自动分类。实验结果表明,该方法能有效识别微博中的炒作账户,准确率高达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%.
【作者单位】： 数学工程与先进计算国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61309007) 国家“863”计划基金资助项目(2012AA012902) 国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAH47B01)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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