【摘要】：近年來微博中出現(xiàn)一些炒作賬戶采用違規(guī)手段開展網(wǎng)絡公關活動,嚴重擾亂了正常的互聯(lián)網(wǎng)秩序,然而傳統(tǒng)炒作賬戶識別方法主要依靠人工分析,其效率低下且不適用于對海量賬戶進行識別。針對上述問題,提出一種改進的微博炒作賬戶識別方法,從賬戶狀態(tài)、歷史微博以及賬戶鄰居3個方面對炒作賬戶的特征進行分析,構建炒作賬戶特征集,并利用數(shù)據(jù)挖掘中的樸素貝葉斯、支持向量機及K最近鄰分類等算法對正常賬戶和炒作賬戶進行自動分類。實驗結果表明,該方法能有效識別微博中的炒作賬戶,準確率高達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%.
【作者單位】： 數(shù)學工程與先進計算國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61309007) 國家“863”計劃基金資助項目(2012AA012902) 國家科技支撐計劃基金資助項目(2012BAH47B01)
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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