基于逻辑回归算法的微博水军识别

• 作者: 张琳 张颖 谢忠红
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 水军 逻辑回归
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 67-69,72
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.16.019

摘要

受潜在的商业利益的驱动,微博水军横行于话题与评论之间,对人们了解真实的结果产生不良影响,成为正常用户了解事实真相的障碍.分析了正常用户和水军的关系图,以此为切入点,分析了水军的特点,从用户属性中抽取了8个特征数据(粉丝数、关注数、好友粉丝比、注册时间、活跃度、关注速率、双向关注比和互粉数)基于学习数据集R训练逻辑回归分类模型,得到可靠的回归系数后,使用识别样本集R进行识别,水军识别率高达98.770％.为验证抽取的8个特征是否能有效识别水军,使用Scikit-Learn机器学习库中4种分类方法对同一识别样本集进行水军识别,水军识别准确率均在98.688％以上.研究结果表明,选取的8个特征能有效地进行水军判别,逻辑回归分类模型在进行水军识别研究中具有高准确性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳	南京农业大学信息科学技术学院	24	192	8.0	13.0
2	张颖	南京农业大学信息科学技术学院	43	1027	12.0	32.0
3	谢忠红	南京农业大学信息科学技术学院	32	226	7.0	14.0