【摘要】：識(shí)別微博平臺(tái)中的水軍是一個(gè)很有意義的研究問(wèn)題,目前識(shí)別水軍的方法多從用戶的微博數(shù)、注冊(cè)時(shí)間、好友數(shù)量等靜態(tài)屬性出發(fā),人工定性地判別水軍,然而這些方法很難在實(shí)際應(yīng)用中取得很好的效果.深入分析用戶的各種屬性與行為,構(gòu)建能夠區(qū)分普通用戶和水軍的屬性特征與行為特征,將用戶的屬性特征作為識(shí)別水軍的前提條件,而行為特征則是判別其是否為水軍的驗(yàn)證結(jié)果.依據(jù)概率圖模型思想,屬性特征可以作為模型的輸入變量,行為特征是觀測(cè)變量,用戶為水軍的概率則是輸入與觀測(cè)變量之間的隱變量,構(gòu)建一個(gè)識(shí)別微博水軍的概率圖模型計(jì)算用戶為水軍的概率.將2個(gè)國(guó)內(nèi)外最具代表性的微博平臺(tái)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,分別在2個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明提出的模型能夠有效地發(fā)現(xiàn)各微博平臺(tái)中的水軍.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170112) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(13YJC860006) 北京市屬高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)與研究生教育創(chuàng)新工程建設(shè)基金項(xiàng)目(PXM2012_014213_000037)
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.4

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2545865