基于用户表示学习的微博水军识别研究

摘要：

[目的/意义]微博水军的"异军突起",导致微博充斥着大量虚假信息,社会舆情环境也受到干扰.因此,如何快速、精准地识别微博水军,是亟待解决的问题.[方法/过程]提出一种用户表示学习的方法,通过分析用户的行为特征,采用user2vec算法将用户表示成向量来对水军进行识别.[结果/结论]实验证明,该算法能够准确地识别出样本中的水军.相比已有研究,该算法能在通过学习小比例的训练数据,在大比例的测试数据上实现较高的分类准确率,一定程度上实现了弱监督的微博水军识别.

关键词：水军识别、表示学习、user2vec、监督学习

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：95-100,87