基于用户特征提取的新浪微博异常用户检测方法

摘要：

随着互联网的发展,微博逐渐成为重要的社交媒体.然而,在微博中异常用户通过传播有害信息、发送恶意链接,甚至发起恶意攻击等方式影响用户的行为,从而影响了社交网络的价值.因此,实现对异常用户的检测具有重要的意义.文中以多途径获取的微博异常用户和正常用户数据集为基础,对其进行数据清洗后,提出综合提取并分析用户的多种属性.多种数据挖掘方法建立异常用户检测模型,从而进行异常用户账号的识别.对C4.5决策树、随机森林等算法的实验结果表明,所提方法选取的特征有效,检测异常用户的精度较高.

关键词：微博、异常用户、特征提取、数据挖掘

所属期刊栏目：47

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中国人民公安大学专项项目

在线出版日期：2020-07-17（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：364-368,385