【摘 要】
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将人工免疫危险理论引入到用户行为特征的分析中,以有效地识别微博水军用户。以新浪微博为例,分析了新浪微博水军的行为特征,选取微博总数、微博等级、是否认证、阳光信用、
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,武汉大学科学技术发展研究院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室（武汉科技大学）
【基金项目】
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武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室基金(znxx2018MS05)资助
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将人工免疫危险理论引入到用户行为特征的分析中,以有效地识别微博水军用户。以新浪微博为例,分析了新浪微博水军的行为特征,选取微博总数、微博等级、是否认证、阳光信用、粉丝数等特征属性,将属性分析结果作为区别水军与正常用户的特征信号,并基于树突状细胞算法(Dendritic Cells Algorithm,DCA)实现新浪微博水军的识别。使用新浪微博用户的真实数据对算法的有效性进行了验证和对比实验,结果表明该方法能够有效检测出新浪微博中的水军用户,具有较高的检测准确率。
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