针对行为特征的社交网络异常用户检测方法

王鹏; 宋艳红; 李松江; 杨华民; 邱宁佳

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针对行为特征的社交网络异常用户检测方法

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针对检测社交网络中的异常用户,提出了一种基于用户基本特征的异常用户检测方法.利用Girvan-Newman社区发现算法将用户分为孤立点用户和社区用户两种,结合粗糙集理论,计算用户的基本特征权重,根据特征权重计算有意义的行为特征信任值,利用特征权重和特征信任值计算用户的可信度,建立异常用户检测模型.实验结果表明,所提检测的异常用户模型适用于检测比较大的数据集,和基于内容、行为特征等传统的方法相比稳定性强、精确率和效率高.

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来源
《计算机应用》 |2017年第z2期|219-224|共6页
作者
王鹏; 宋艳红; 李松江; 杨华民; 邱宁佳;
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作者单位

长春理工大学;

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正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
在线社交网络; 粗糙集; 异常用户检测; 可信度;

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