基于社交关系和语义特征的异常微博用户识别

摘要：

面向用户端的互联网产品为获取用户兴趣等信息必然会与微博平台交叉融合.然而,微博平台备受异常用户的困扰.异常用户通过发送有害信息、传播恶意软件等其他活动影响网络社交环境.识别异常用户对微博信息安全和净化网络社交环境十分必要.首先分析了异常用户的类型和其特征,然后设计了难以伪装的基于社交关系和语义内容的特征识别这些异常用户,最后采用机器学习的方法进行验证评估.实验结果表明,本文选取的特征有效,识别异常用户精度较高.

关键词： 微博平台 异常用户 识别方法 社交关系 语义特征 机器学习

作者: 吕华辉 吴丹

作者单位: 中国南方电网有限责任公司信息部 广州 510623

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015电力行业信息化年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 211-214

在线出版日期: 2015-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）