| 社交网络水军用户的动态行为分析及在线检测 |
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| 引用本文： | 李岩,邓胜春,林剑. 社交网络水军用户的动态行为分析及在线检测[J]. 计算机工程, 2019, 45(8): 287-295 |
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| 作者姓名： | 李岩 邓胜春 林剑 |
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| 作者单位： | 浙江财经大学信息管理与工程学院,杭州,310018;浙江财经大学信息管理与工程学院,杭州,310018;浙江财经大学信息管理与工程学院,杭州,310018 |
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| 摘 要： | 利用社交网络用户的静态行为特征识别水军用户,无法检测水军用户的动态行为且难以应用于在线检测的环境。为此,构造社交网络用户的动态行为特征,分析正常用户和水军用户间的差异,以半监督模型为基础,结合动静行为特征构建在线检测模型,通过静态行为特征聚类及动态行为特征过滤筛选,使半监督模型利用最有价值的未标记用户数据进行增量学习,从而检测水军用户。实验结果表明,该模型的F1值高达 93.33 %,平均训练时间约为2 min,能够有效检测社交网络上的水军用户。
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| 关 键 词： | 社交网络 水军检测 动态行为 半监督模型 Tri-Training模型 在线检测 |
Dynamic Behavior Analysis and Online Detection of Spammer User in Social Network |
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| LI Yan,DENG Shengchun,LIN Jian. Dynamic Behavior Analysis and Online Detection of Spammer User in Social Network[J]. Computer Engineering, 2019, 45(8): 287-295 |
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| Authors: | LI Yan DENG Shengchun LIN Jian |
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| Affiliation: | (School of Information Management and Engineering,Zhejiang University of Finance and Economics,Hangzhou 310018,China) |
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| Abstract: | LI Yan;DENG Shengchun;LIN Jian(School of Information Management and Engineering,Zhejiang University of Finance and Economics,Hangzhou 310018,China) |
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| Keywords: | social network spammer detection dynamic behavior semi-supervised model Tri-Training model online detection |
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