基于特征分析的微博炒作账户识别方法

• 作者: 刘琰 张进 罗军勇 董雨辰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 炒作账户 特征分析 特征选择 数据挖掘 分类算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: ?先进计算与数据处理?
• 页码范围: 48-54,59
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.04.009

摘要

近年来微博中出现一些炒作账户采用违规手段开展网络公关活动，严重扰乱了正常的互联网秩序，然而传统炒作账户识别方法主要依靠人工分析，其效率低下且不适用于对海量账户进行识别。针对上述问题，提出一种改进的微博炒作账户识别方法，从账户状态、历史微博以及账户邻居3个方面对炒作账户的特征进行分析，构建炒作账户特征集，并利用数据挖掘中的朴素贝叶斯、支持向量机及K最近邻分类等算法对正常账户和炒作账户进行自动分类。实验结果表明，该方法能有效识别微博中的炒作账户，准确率高达95%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琰		12	17	3.0	4.0
2	张进		3	14	2.0	3.0
3	董雨辰		2	14	2.0	2.0
4	罗军勇		5	19	3.0	4.0