【摘 要】
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随着互联网的发展,微博逐渐成为重要的社交媒体。然而,在微博中异常用户通过传播有害信息、发送恶意链接,甚至发起恶意攻击等方式影响用户的行为,从而影响了社交网络的价值。
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,安全防范与风险评估公安部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771072),中国人民公安大学专项项目(2020JWCX01)
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随着互联网的发展,微博逐渐成为重要的社交媒体。然而,在微博中异常用户通过传播有害信息、发送恶意链接,甚至发起恶意攻击等方式影响用户的行为,从而影响了社交网络的价值。因此,实现对异常用户的检测具有重要的意义。文中以多途径获取的微博异常用户和正常用户数据集为基础,对其进行数据清洗后,提出综合提取并分析用户的多种属性。多种数据挖掘方法建立异常用户检测模型,从而进行异常用户账号的识别。对C4.5决策树、随机森林等算法的实验结果表明,所提方法选取的特征有效,检测异常用户的精度较高。
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