【摘 要】
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随着“粉丝经济”的盛行，社交网站中出现了以增加用户粉丝数为目的的“僵尸粉”群体。僵尸粉的大量出现，不仅威胁了社交平台的公信力，还严重影响了社交环境。为了更有效的甄别，本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672264)资助
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随着“粉丝经济”的盛行，社交网站中出现了以增加用户粉丝数为目的的“僵尸粉”群体。僵尸粉的大量出现，不仅威胁了社交平台的公信力，还严重影响了社交环境。为了更有效的甄别，本文结合自然语言处理的方法构建了僵尸粉检测神经网络模型（Zombie Fans Detection Neural Network Model，Zat-NN），通过添加日均转发微博数、微博情感特征和发博工具三个用户新特征来提高模型检测的正确率以及增强模型的鲁棒性。最后在新浪微博用户数据集上进行仿真实验，结果表明本文构建的检测模型能有效甄别出“高级僵尸粉”。
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