發(fā)布時間：2017-07-04 17:15

  本文關(guān)鍵詞：基于用戶粉絲聚類現(xiàn)象的微博僵尸用戶檢測

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【摘要】：隨著微博人氣的日益高漲,僵尸用戶的數(shù)量正以驚人的速度增長,虛假導致的微博信任危機嚴重影響了微博的發(fā)展.目前普遍依據(jù)關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、原創(chuàng)和轉(zhuǎn)發(fā)信息頻率等用戶基本屬性來判定僵尸粉.然而,微博用戶類型紛繁復雜,存在大量的誤判和漏判現(xiàn)象.本文通過從用戶的粉絲中挖掘凝聚子群,并結(jié)合用戶的社會網(wǎng)絡關(guān)系,提出一種基于用戶粉絲聚類現(xiàn)象的僵尸粉檢測模型.實驗結(jié)果表明,本模型只需要少量信息就可以有效地對僵尸粉進行檢測.
【作者單位】： 鄭州大學信息工程學院;鄭州大學軟件技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 微博 僵尸粉 社會網(wǎng)絡 識別模型
【基金】：國家自然科學基金項目(U1304603)資助 河南省教育廳科學技術(shù)研究重點項目(13A520651)資助 鄭州市重大科技專項(131PZDZX050)資助
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 1引言隨著Web 2.0服務的興起,微博作為一種新的用戶信息傳播載體,已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｍㄓ嵔涣鞯闹匾绞?截止2012年12月底,新浪微博注冊用戶數(shù)已超過5億,日活躍用戶數(shù)達到4620萬[1].隨著微博用戶的迅速增長,用戶粉絲數(shù)逐漸成為網(wǎng)民關(guān)注的焦點,隨之衍生出了僵尸粉買賣交易.惡意

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本文編號：518632