基于随机森林分类的微博机器用户识别研究

• 作者: 刘勘 刘萍 袁蕴英
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器用户 微博 随机森林
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 289-300
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 11216字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.048

摘要

针对网络上机器用户大量散布谣言,发布虚假信息,误导网民舆论,严重影响网络环境的问题,以微博中的机器用户为研究对象,结合其自动化程度高、伪装能力强、信息发布有针对性的特点,从行为模式、微博内容、用户关系和发布平台4个维度分析机器用户的特征指标,利用信息熵、内容重复率等8个指标构建微博用户的特征向量,通过随机森林算法设计微博中机器用户的识别模型.最后,在真实的新浪微博数据集上进行验证,结果表明本模型识别机器用户的准确度达到96.7％,可以有效地区分微博中的机器用户和普通用户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘萍	武汉大学信息管理学院	100	997	16.0	29.0
2	刘勘	中南财经政法大学信息与安全工程学院	24	252	7.0	15.0
3	袁蕴英	中南财经政法大学信息与安全工程学院	4	83	2.0	4.0