基于贝叶斯模型的微博网络水军识别算法研究

• 作者: 丁熠 张艳梅 甘世杰 马志龙 黄莹莹
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络水军 水军识别 微博 贝叶斯模型 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 44-53
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 7867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017006

摘要

为了能够有效地识别水军,在以往相关研究基础上,设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器,并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法.利用新浪微博真实数据对算法性能进行了验证,实验结果表明,提出的贝叶斯水军识别算法能够在不牺牲非水军识别率的情况下,保证水军识别的准确率,而且提出的阈值优化算法能显著提升水军识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁熠	电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室	10	46	3.0	6.0
2	张艳梅	中央财经大学信息学院	30	115	6.0	10.0
3	马志龙	新疆财经大学计算机科学与工程学院	5	27	2.0	5.0
4	黄莹莹	中央财经大学信息学院	1	22	1.0	1.0
5	甘世杰	中央财经大学信息学院	1	22	1.0	1.0