【摘 要】
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针对微博中的反垃圾处理问题,本文提出了基于重用检测模型的垃圾用户检测算法,该方法综合考虑了消息序列中文本相关性和时间相关性,对垃圾用户的发布行为进行建模.按照文本粒
【基金项目】
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江苏省自然科学基金重点项目(BK2011005);国家自然科学基金(61272221);江苏省社科基金(12YYA002)
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针对微博中的反垃圾处理问题,本文提出了基于重用检测模型的垃圾用户检测算法,该方法综合考虑了消息序列中文本相关性和时间相关性,对垃圾用户的发布行为进行建模.按照文本粒度不同,基于重用检测模型的检测算法分为语句级检测(SRD)和词项级检测(TRD).SRD算法侧重于用户行为方式,而TRD算法侧重于垃圾消息的主题.基于真实数据集的实验表明,SRD算法在整体性能上优于TRD算法,但TRD算法具有更高的运行效率,并且检测针对性强,可发现指定类型的垃圾用户.最后,本文运用重用检测算法在垃圾用户群体检测方面做了初步尝试,实验表明基于转发关系的重用检测算法可以发现真实有效的垃圾群体用户.
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