【摘 要】
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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GirvanNewman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
【基金项目】
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吉林省科技发展计划重点科技攻关项目(20150204036GX)
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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GirvanNewman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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