基于文本相似度的微博网络水军发现算法

• 作者: 叶施仁 周猛 徐小松 杨长春
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 特征码 索引 文本相似度 最长子序列
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

微博中水军发表的评论内容具有重复或者相似性，提出了基于文本相似度的微博网络水军发现算法。评论内容可以用特征码来表示。特征码再通过高效的B-T ree来索引，使整个系统具有极高的处理效率。根据水军发帖的重复性或者相似性很高的特点，通过对多个相同或相似的评论内容进行统计分析找出出现次数频繁的用户，初步定义为水军。再对这些用户的评论内容进行分析，发现他们的评论内容基本上都是具有重复性。试验表明，该方法能够准确、有效地找出水军账户。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨长春	常州大学信息科学与工程学院	52	366	10.0	17.0
2	叶施仁	常州大学信息科学与工程学院	25	214	6.0	14.0
3	徐小松	常州大学信息科学与工程学院	2	38	2.0	2.0
4	周猛	常州大学信息科学与工程学院	2	38	2.0	2.0