基于多视图融合的微博垃圾用户检测方法

摘要：

为了更有效地检测微博垃圾用户,提出了一种新的基于多视图融合的方法.首先,设计综合多视图信息的用户表征策略,分别构建用户行为、社交关系、微博内容3个视图对用户进行表征.针对现有方法未充分考虑用户粉丝及用户在社交网络中所处环境的不足,引入粉丝比率、粉丝平均双向连接率、基于社区的双向连接率、基于社区的集群系数等新特征.然后,构建基于线性加权函数的多视图融合决策模型,将来自各视图的分类结果进行线性加权融合,并通过最小化近似误差求得最优融合系数,进而得到最终的分类结果.在微博真实数据集上的测试结果表明,该方法能够有效检测垃圾用户,精确率和F1值较现有方法有明显提高,且在应对不平衡数据时表现出了更强的稳定性.文中还分析了不同视图对最终检测效果的影响,结果表明用户社交关系视图的作用最显著.

关键词：微博、垃圾用户检测、线性加权函数、多视图融合

所属期刊栏目：48

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目 2017YFB0802300

在线出版日期：2021-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：125-134