面向微博的概率图水军识别模型

• 作者: 段大高 许峰敏 韩忠明
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 水军 概率图模型 特征 隐变量
• 年，卷（期）: 2013,（z2）
• 所属期刊栏目: 网络大数据分析
• 页码范围: 180-186
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6011字
• 语种: 中文

摘要

识别微博平台中的水军是一个很有意义的研究问题,目前识别水军的方法多从用户的微博数、注册时间、好友数量等静态属性出发,人工定性地判别水军,然而这些方法很难在实际应用中取得很好的效果.深入分析用户的各种属性与行为,构建能够区分普通用户和水军的属性特征与行为特征,将用户的属性特征作为识别水军的前提条件,而行为特征则是判别其是否为水军的验证结果.依据概率图模型思想,属性特征可以作为模型的输入变量,行为特征是观测变量,用户为水军的概率则是输入与观测变量之间的隐变量,构建一个识别微博水军的概率图模型计算用户为水军的概率.将2个国内外最具代表性的微博平台作为实验对象,分别在2个数据集上进行实验,结果表明提出的模型能够有效地发现各微博平台中的水军.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段大高	北京工商大学计算机与信息工程学院	31	326	9.0	17.0
2	韩忠明	北京工商大学计算机与信息工程学院	51	631	14.0	23.0
3	许峰敏	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	21	1.0	1.0