基于隐空间代价敏感学习的微博水军识别方法

摘要：

根据微博水军活动的特点,提出一种基于隐空间代价敏感学习的半监督水军识别方法.从内容、行为、社交关系3个视角选取微博账户的22个特征,结合矩阵隐空间分解、代价敏感学习和社交关系正则技术,构造代价敏感的半监督最大间隔分类模型,并利用随机梯度下降算法求解模型的线性复杂度.实验结果表明,该方法在准确率、召回率和F1指标上均优于SMFSR和L2-SVMs方法,并且具有接近线性的学习速度.

关键词：水军识别、矩阵分解、代价敏感学习、社交关系正则、隐空间

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费重大理论基础研究项目JBK151127;中央高校基本科研业务费创新团队项目JBK130503,JBK150503;教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目16XJAZH002

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：159-163,170