针对行为特征的社交网络异常用户检测方法

摘要：

针对检测社交网络中的异常用户,提出了一种基于用户基本特征的异常用户检测方法.利用Girvan-Newman社区发现算法将用户分为孤立点用户和社区用户两种,结合粗糙集理论,计算用户的基本特征权重,根据特征权重计算有意义的行为特征信任值,利用特征权重和特征信任值计算用户的可信度,建立异常用户检测模型.实验结果表明,所提检测的异常用户模型适用于检测比较大的数据集,和基于内容、行为特征等传统的方法相比稳定性强、精确率和效率高.

关键词：在线社交网络、粗糙集、异常用户检测、可信度

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划重点科技攻关项目20150204036GX

在线出版日期：2018-03-02（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：219-224