基于机器学习的微博机器用户识别研究

• 作者: 滕洁琪 金丹
• 来源期刊: 中国高新技术企业
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 机器用户 机器学习 用户识别 决策树C4.5 随机森林算法
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 研发设计
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.30.003

摘要

文章以微博用户为研究对象,从发博行为、博文内容、用户关系和发博设备四个方面建立特征维度,借助机器学习的方法构建有效的机器用户识别模型,分别在决策树C4.5和随机森林算法下验证了该模型的识别性能,证实了该方法的可行性和准确性,对维护健康的网络环境有一定的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金丹		9	31	3.0	5.0
2	滕洁琪		1	1	1.0	1.0