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基于用户特征提取的微博异常用户检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.97 MB | 2021-06-17

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　　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，提岀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、随杌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。

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