發(fā)布時(shí)間：2018-06-24 17:48

  本文選題：機(jī)器用戶 + 微博��； 參考：《北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年02期

【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)上機(jī)器用戶大量散布謠言,發(fā)布虛假信息,誤導(dǎo)網(wǎng)民輿論,嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的問(wèn)題,以微博中的機(jī)器用戶為研究對(duì)象,結(jié)合其自動(dòng)化程度高、偽裝能力強(qiáng)、信息發(fā)布有針對(duì)性的特點(diǎn),從行為模式、微博內(nèi)容、用戶關(guān)系和發(fā)布平臺(tái)4個(gè)維度分析機(jī)器用戶的特征指標(biāo),利用信息熵、內(nèi)容重復(fù)率等8個(gè)指標(biāo)構(gòu)建微博用戶的特征向量,通過(guò)隨機(jī)森林算法設(shè)計(jì)微博中機(jī)器用戶的識(shí)別模型。最后,在真實(shí)的新浪微博數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明本模型識(shí)別機(jī)器用戶的準(zhǔn)確度達(dá)到96.7%,可以有效地區(qū)分微博中的機(jī)器用戶和普通用戶。
[Abstract]:Aiming at the problem that machine users spread rumors, publish false information, mislead the public opinion of Internet users and seriously affect the network environment on the network, take the machine users in Weibo as the research object, combine with its high degree of automation and strong camouflage ability. This paper analyzes the characteristic indexes of machine users from the four dimensions of behavior pattern, Weibo content, user relationship and publishing platform, and constructs the feature vectors of Weibo users by using information entropy and content repetition rate. The identification model of machine users in Weibo is designed by stochastic forest algorithm. Finally, verified on the real Sina Weibo data set, the results show that the accuracy of the model for identifying machine users is up to 96.7g, which can effectively distinguish machine users from ordinary users in Weibo.
【作者單位】： 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)信息與安全工程學(xué)院;武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71203164) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(14BXW033)資助
【分類號(hào)】：TP393.092

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本文編號(hào)：2062421