網(wǎng)絡(luò)水軍所帶來(lái)的不良影響不僅破壞了網(wǎng)絡(luò)空間秩序,而且還可能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)信任危機(jī)、影響社會(huì)安定。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)水軍的管控和治理已成為當(dāng)前多個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn),分析網(wǎng)絡(luò)水軍與正常用戶的差異、建立網(wǎng)絡(luò)水軍個(gè)體識(shí)別模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)水軍的研究有重要的意義,而對(duì)網(wǎng)絡(luò)水軍團(tuán)體劃分的研究有助于挖掘網(wǎng)絡(luò)水軍行為模式,為網(wǎng)絡(luò)水軍團(tuán)體的責(zé)任界定提供幫助。本文以微博平臺(tái)上的用戶信息為研究對(duì)象,在分析了現(xiàn)有研究中存在的不足后,針對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)水軍特征構(gòu)造、微博網(wǎng)絡(luò)水軍個(gè)體識(shí)別算法與微博網(wǎng)絡(luò)水軍團(tuán)體劃分方法展開(kāi)了研究。主要內(nèi)容包括:第一,針對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)水軍特征覆蓋面不足的問(wèn)題,綜合社會(huì)科學(xué)對(duì)其的定義和微博網(wǎng)絡(luò)水軍與正常用戶的差異性,結(jié)合微博網(wǎng)絡(luò)水軍中僵尸賬戶、劫持賬戶、雇傭賬戶和核心賬戶等不同的突出特征,在用戶個(gè)人信息特征、微博內(nèi)容特征、用戶行為特征和用戶關(guān)系特征的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了用戶活躍度、微博內(nèi)容合理度、用戶身份可靠度、用戶行為合理度4個(gè)新特征,并通過(guò)卡方檢驗(yàn)算法剔除了部分不相關(guān)特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文構(gòu)造的特征集能更好地表達(dá)水軍與正常用戶的差異性,能有效提高識(shí)別模型的效果。第二,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)水軍標(biāo)注困難的問(wèn)題,借助半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思路與方法... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

新型冠狀病毒網(wǎng)絡(luò)輿情走勢(shì)

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章微博網(wǎng)絡(luò)水軍團(tuán)體劃分方法48圖4.12所示。圖4.11新型冠狀病毒網(wǎng)絡(luò)輿情走勢(shì)圖4.12新冠疫情期間網(wǎng)絡(luò)謠言種類分布從圖4.11和圖4.12分析可知，在“新冠肺炎疫情事件”中由于“臺(tái)風(fēng)眼現(xiàn)象”地形成，公眾的注意力全部集中在“新冠肺炎疫情事件”相關(guān)信息中，難免有不法分子利用水軍出于商業(yè)或政治目的，制造和傳播謠言信息。從謠言種類分布種類來(lái)看，大部分謠言與公眾的衣食住行、切身利益和健康安全有關(guān)，因此在恐怖和緊張的氛圍下公眾情緒被放大，加上缺乏常識(shí)性、科普性和法制相關(guān)的教育，導(dǎo)致部分網(wǎng)民在水軍團(tuán)體傳播謠言信息中起到了推波助瀾的作用。建議有關(guān)部門(mén)加大科普宣講力度，尤其是偽科學(xué)一類的謠言信息，做好群眾的日常基礎(chǔ)認(rèn)知教育和法制教育，提升公眾的整體素養(yǎng)，加強(qiáng)群眾的自我辨識(shí)能力；同時(shí)開(kāi)發(fā)相關(guān)謠言和水軍識(shí)別平臺(tái)，構(gòu)建謠言和水軍數(shù)據(jù)庫(kù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]內(nèi)容相似度微博社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究[J]. 王高飛,張?jiān)虑?陳健.  太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[2]量化社會(huì)與數(shù)字勞動(dòng):網(wǎng)絡(luò)水軍的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J]. 吳鼎銘.  現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2019(05)
[3]社交網(wǎng)絡(luò)水軍用戶的動(dòng)態(tài)行為分析及在線檢測(cè)[J]. 李巖,鄧勝春,林劍.  計(jì)算機(jī)工程. 2019(08)
[4]基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的社交網(wǎng)絡(luò)Spammer檢測(cè)技術(shù)[J]. 曲強(qiáng),于洪濤,黃瑞陽(yáng).  網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報(bào). 2018(05)
[5]基于用戶表示學(xué)習(xí)的微博水軍識(shí)別研究[J]. 劉姝雯,徐揚(yáng),王冰璐,高銘,鄧佳琪.  情報(bào)雜志. 2018(07)
[6]網(wǎng)絡(luò)水軍不當(dāng)行為的法律規(guī)制[J]. 徐昭媛.  法制博覽. 2018(01)
[7]基于隱空間代價(jià)敏感學(xué)習(xí)的微博水軍識(shí)別方法[J]. 王磊,任航,王之怡.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(09)
[8]基于邏輯回歸算法的微博水軍識(shí)別[J]. 謝忠紅,張穎,張琳.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(16)
[9]改進(jìn)的樸素貝葉斯算法在垃圾郵件過(guò)濾中的研究[J]. 楊雷,曹翠玲,孫建國(guó),張立國(guó).  通信學(xué)報(bào). 2017(04)
[10]大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)及可視化算法[J]. 趙潤(rùn)乾,吳渝,陳昕.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)

碩士論文
[1]重疊網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的劃分及可視化[D]. 儲(chǔ)偉.重慶郵電大學(xué) 2018
[2]基于結(jié)構(gòu)與內(nèi)容的社交網(wǎng)絡(luò)水軍團(tuán)體識(shí)別[D]. 金禮仁.南京郵電大學(xué) 2016
[3]社交媒體大數(shù)據(jù)的樸素貝葉斯分類方法研究[D]. 曹守富.湖南大學(xué) 2016
[4]面向新浪微博的水軍識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張良.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3544189