基于用户粉丝聚类现象的微博僵尸用户检测

发布时间：2017-07-04 17:15

  本文关键词：基于用户粉丝聚类现象的微博僵尸用户检测

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【摘要】：随着微博人气的日益高涨,僵尸用户的数量正以惊人的速度增长,虚假导致的微博信任危机严重影响了微博的发展.目前普遍依据关注数、粉丝数、原创和转发信息频率等用户基本属性来判定僵尸粉.然而,微博用户类型纷繁复杂,存在大量的误判和漏判现象.本文通过从用户的粉丝中挖掘凝聚子群,并结合用户的社会网络关系,提出一种基于用户粉丝聚类现象的僵尸粉检测模型.实验结果表明,本模型只需要少量信息就可以有效地对僵尸粉进行检测.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;郑州大学软件技术学院;
【关键词】： 微博 僵尸粉 社会网络 识别模型
【基金】：国家自然科学基金项目(U1304603)资助 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520651)资助 郑州市重大科技专项(131PZDZX050)资助
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言随着Web 2.0服务的兴起,微博作为一种新的用户信息传播载体,已经成为人们日常通讯交流的重要方式.截止2012年12月底,新浪微博注册用户数已超过5亿,日活跃用户数达到4620万[1].随着微博用户的迅速增长,用户粉丝数逐渐成为网民关注的焦点,随之衍生出了僵尸粉买卖交易.恶意

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本文编号：518632