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基于隐空间代价敏感学习的微博水军识别方法  
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【英文篇名】 Microblog Spammer Identification Method Based on Cost-sensitive Learning in Latent Space
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【作者】 王磊; 任航; 王之怡;
【英文作者】 WANG Lei; REN Hang; WANG Zhiyi; School of Economic Information Engineering; Southwestern University of Finance and Economics;
【作者单位】 西南财经大学经济信息工程学院;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2018年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 水军识别; 矩阵分解; 代价敏感学习; 社交关系正则; 隐空间;
【英文关键词】 spammer identification; matrix factorization; cost-sensitive learning; social relation regularization; latent space;
【摘要】 根据微博水军活动的特点,提出一种基于隐空间代价敏感学习的半监督水军识别方法。从内容、行为、社交关系3个视角选取微博账户的22个特征,结合矩阵隐空间分解、代价敏感学习和社交关系正则技术,构造代价敏感的半监督最大间隔分类模型,并利用随机梯度下降算法求解模型的线性复杂度。实验结果表明,该方法在准确率、召回率和F1指标上均优于SMFSR和L2-SVMs方法,并且具有接近线性的学习速度。
【英文摘要】 According to the characteristics of microblog spammers,this paper proposes a semi-supervised spammer identification method based on cost-sensitive learning in latent space. Firstly,it selects twenty-two features of microblog account from perspectives of contents,activities and social relations. Then,it obtains latent account vectors using matrix factorization method and constructs a novel cost-sensitive semi-supervised classification model with the maximum margin theory in latent space. In addition,a social...
【基金】 中央高校基本科研业务费重大理论基础研究项目(JBK151127);中央高校基本科研业务费创新团队项目(JBK130503,JBK150503); 教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目(16XJAZH002)
【更新日期】 2018-09-26
【分类号】 TP181
【正文快照】 0概述网络水军是指为了商业和政治目的,有组织、有计划地在社交网络平台上集中炒作某个事件,以达成宣传、推销或诋毁效果的大量专业或非专业技术团体[1]。他们在社交网络平台上肆意传播虚假谣言、垃圾广告、恶意链接和木马等危险信息,严重影响了网络秩序、公民利益、社会及国家

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