基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的微博水軍集團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法
本文選題:水軍集團(tuán) + 網(wǎng)絡(luò)關(guān)系; 參考:《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年06期
【摘要】:由于目前水軍的高偽裝性,經(jīng)典的水軍識(shí)別算法變得不再有效。與真實(shí)用戶相同,水軍用戶之間也會(huì)形成一定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)水軍集團(tuán),首先以一個(gè)典型的水軍賬號(hào)作為種子,逐層擴(kuò)展粉絲關(guān)系,優(yōu)先搜索出現(xiàn)次數(shù)頻繁的用戶,從而獲得一個(gè)包含大量水軍賬號(hào)的集合,按照水軍用戶之間關(guān)系的高度聚集性以及與真實(shí)用戶之間關(guān)系稀疏性的特點(diǎn),用Fast Unfolding算法進(jìn)行社區(qū)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠很好地發(fā)現(xiàn)水軍集團(tuán)。
[Abstract]:Because of the high camouflage, the classical waterfront recognition algorithm is no longer effective. Like the real users, the network structure will also be formed among the users of the water army. A method based on the network relationship is proposed to discover the Shuijun Group. First of all, a typical water army account is used as the seed to expand the fan relationship layer by layer. In order to obtain a collection containing a large number of water army accounts, according to the characteristics of the high aggregation of the relationship between the users and the sparsity of the relationship between the users and the real users, priority search is given to the users with frequent occurrences. Fast unfolding algorithm is used for community detection. The experimental results show that this method can be used to find out the water army group well.
【作者單位】: 常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61272367)
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.09
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,本文編號(hào):2021917
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