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面向微博的概率图水军识别模型
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：计算机研究与发展
  • 时间：2013
  • 页码：180-186
  • 分类：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]北京工商大学计算机与信息工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(61170112);教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC860006);北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设基金项目(PXM2012_014213_000037)
  • 相关项目：基于人类行为动力学的网络热点话题发现与预测
作者： 韩忠明|许峰敏|段大高|
关键词： 微博, 水军, 概率图模型, 特征, 隐变量
中文摘要：

识别微博平台中的水军是一个很有意义的研究问题,目前识别水军的方法多从用户的微博数、注册时间、好友数量等静态属性出发,人工定性地判别水军,然而这些方法很难在实际应用中取得很好的效果.深入分析用户的各种属性与行为,构建能够区分普通用户和水军的属性特征与行为特征,将用户的属性特征作为识别水军的前提条件,而行为特征则是判别其是否为水军的验证结果.依据概率图模型思想,属性特征可以作为模型的输入变量,行为特征是观测变量,用户为水军的概率则是输入与观测变量之间的隐变量,构建一个识别微博水军的概率图模型计算用户为水军的概率.将2个国内外最具代表性的微博平台作为实验对象,分别在2个数据集上进行实验,结果表明提出的模型能够有效地发现各微博平台中的水军.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349