【摘 要】
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准确检测出微博的异常账号对净化网络环境有着至关重要的作用。为了更精确地检测出微博异常账号,提出一种基于特征加权贝叶斯（Weighted Native Bayesian,WNB）优化贝叶斯神经网
【机 构】
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南京烽火星空通信发展有限公司,武汉邮电科学研究院,南京烽火天地通信科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划——现代服务业共性关键技术研发及应用示范“智能服务交易运行机理及性能优化技术”(编号:2017YFB1400704)资助
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准确检测出微博的异常账号对净化网络环境有着至关重要的作用。为了更精确地检测出微博异常账号,提出一种基于特征加权贝叶斯（Weighted Native Bayesian,WNB）优化贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network,BNN）的微博账号检测模型。首先从微博账号中提取出多个行为特征,并且将行为特征进行归一化处理,然后对微博账号的行为特征建立贝叶斯神经网络模型进行检测,并采用WNB对神经网络的权值进行优化,以求获得最佳的检测效果。实验结果表明,基于特征加权贝叶斯神经网络的检测模型较采
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