【摘 要】
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为了能够有效地识别水军,在以往相关研究基础上,设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器,并基
【机 构】
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中央财经大学信息学院,电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室,新疆财经大学计算机科学与工程学院
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为了能够有效地识别水军,在以往相关研究基础上,设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器,并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法。利用新浪微博真实数据对算法性能进行了验证,实验结果表明,提出的贝叶斯水军识别算法能够在不牺牲非水军识别率的情况下,保证水军识别的准确率,而且提出的阈值优化算法能显著提升水军识别的准确率。
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