社交网络水军识别的特征发现

摘要：

通过分析水军用户与正常用户的深层次区别,找到事件参与度、二阶关联性、关系紧密度、引导工具使用率这4个新的特征.利用经典分类算法SVM并选用准确率、召回率、F1值、时间花费和AUC等评价指标对前述新特征与好友值、粉丝值等11个传统特征进行对比实验,验证了新特征在保证对水军高识别率的同时,大幅减少了识别所需的时间花费,为微博海量数据的识别提供了新途径.

关键词：微博、舆情、网络水军、分类器、识别特征

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省教育厅哲学社会科学研究重大基金项目17ZD014

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1214-1217,1248