【摘 要】
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近年来微博中出现一些炒作账户采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序,然而传统炒作账户识别方法主要依靠人工分析,其效率低下且不适用于对海量账户进行
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近年来微博中出现一些炒作账户采用违规手段开展网络公关活动,严重扰乱了正常的互联网秩序,然而传统炒作账户识别方法主要依靠人工分析,其效率低下且不适用于对海量账户进行识别。针对上述问题,提出一种改进的微博炒作账户识别方法,从账户状态、历史微博以及账户邻居3个方面对炒作账户的特征进行分析,构建炒作账户特征集,并利用数据挖掘中的朴素贝叶斯、支持向量机及K最近邻分类等算法对正常账户和炒作账户进行自动分类。实验结果表明,该方法能有效识别微博中的炒作账户,准确率高达95%。
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