本文選題：垃圾用戶(hù) + 信任傳播��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2013年11期

【摘要】：傳統(tǒng)微博中垃圾用戶(hù)發(fā)現(xiàn)主要依靠用戶(hù)的顯示統(tǒng)計(jì)特征.針對(duì)微博中關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的有向特性,給出了有向網(wǎng)絡(luò)中局部三角形數(shù)量統(tǒng)計(jì)算法DirTriangleC,結(jié)合用戶(hù)博文數(shù)量和局部三角形比例發(fā)現(xiàn)隱式垃圾用戶(hù);針對(duì)統(tǒng)計(jì)特征方法對(duì)垃圾用戶(hù)誤報(bào)和漏報(bào)的缺點(diǎn),提出了基于統(tǒng)計(jì)特征與雙向投票算法AttriBiVote,利用用戶(hù)信任的雙向傳播與其鄰居節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)特征共同決定用戶(hù)類(lèi)別.真實(shí)的Twitter數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了DirTriangleC和AttriBiVote算法的有效性,結(jié)果表明DirTriangleC算法能夠發(fā)現(xiàn)約83.7%的"完全非活躍"狀態(tài)的隱式垃圾用戶(hù),相對(duì)依靠顯示統(tǒng)計(jì)特征方法增加了約2倍數(shù)量的疑似垃圾用戶(hù);同時(shí)AttriBiVote算法發(fā)現(xiàn)垃圾用戶(hù)的數(shù)量和準(zhǔn)確性均高于依靠統(tǒng)計(jì)特征的垃圾用戶(hù)發(fā)現(xiàn)方法;最后實(shí)驗(yàn)分析了AttriBiVote算法的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo).
[Abstract]:In traditional Weibo, the discovery of garbage users mainly depends on the statistical features of the users. Aiming at the directed characteristic of Weibo, a local triangle statistic algorithm, DirTriangleC, is presented, which combines the number of user posts and the proportion of local triangles to discover the implicit spam user. In order to overcome the shortcomings of statistical feature method for false positives and omissions of garbage users, a bidirectional voting algorithm, AttriBiVote-based, is proposed, in which the bidirectional propagation of user trust and the statistical features of its neighbor nodes are used to determine the class of users. The validity of DirTriangleC and AttriBiVote algorithms is verified on real Twitter datasets. The results show that DirTriangleC algorithm can find about 83.7% of "completely inactive" implicit spam users. The number of suspected garbage users is increased by about 2 times, and the number and accuracy of garbage users by AttriBiVote algorithm is higher than that of garbage users who rely on statistical features. Finally, the time cost of AttriBiVote algorithm is analyzed.
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)與管理學(xué)院;國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60933005,91124002,61302144) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2010AA012505,2011AA010702,2012AA01A401,2012AA01A402) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012BAH38B04,2012BAH38B06) 國(guó)家“二四二”信息安全計(jì)劃基金項(xiàng)目(2011A010) 國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2013CB329601,2013CB329601)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2079143