[发明专利]一种基于用户动态图表征不一致性的网络水军行为预警方法

权利要求书

1.一种基于用户动态图表征不一致性的网络水军行为预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集目标社交网络目标时间段内的用户发帖内容、点赞、转发、好友等行为；

对收集到的文本信息进行清洗和预处理，并对预处理过的文本进行观点分类，分为赞同、反对、中立三种,基于文本观点对用户观点进行评估；

按照时间片切分信息，构成动态网络图；

按照时间顺序，分析社交网络互动对用户观点的影响和变化趋势；

对每个时间段，对用户总体观点分布进行建模；

对给定的时间区间，通过对比每个时间段用户总体观点分布差异，判断是否存在网络水军行为，并对实施网络水军行为的用户实现甄别。

2.如权利要求1所述的对文本信息进行观点分析，其特征在于，使用基于自然语言处理的情感分析，检测步骤包括建立语料库字典，情感词典匹配，依存句式分类、词向量表征，模型训练和检测的步骤。最终将用户发帖内容分类为赞同、反对和中立。

3.如权利要求1所述的将动态网络建模，其特征在于，将一段时间的社交网络中的用户行为转化为一系列的网络快照。每一张快照包含一段时间内社交媒体用户的行为。将社交媒体中的每一个账户视为网络中的一个节点，其属性记为该用户在这一段时间内所发表和点赞的所有文本所构成的词频向量；将社交媒体中用户之间的互动、好友和浏览关系建模为网络的连边，对于产生过互动的用户之间、具有好友关系的用户之间添加一条连边，并且按照一定比例添加少量的随机边，模拟用户仅浏览过程中受到的社交网络观点的影响。

4.如权利要求1所述的基于用户动态图表征一致性的网络水军行为预警方法，其特征在于，通过分析网络舆情的变化情况和用户行为的不确定性，基于用户一段时间内的社交情况，分析其观点受社交网络其他用户的影响，预测其观点在未来的变化情况。

5.如权利要求1所述的用户总体观点分布建模，其特征在于，将所有用户的观点分布融合，评估当前时间段所有用户的总体观点分布。

6.如权利要求1所述的基于用户动态图表征不一致性的网络水军行为预警方法，其特征在于，对比一段时间内社交网络关于一个话题的观点变化情况，对于一定时间内观点发生明显变化的话题，使用两个时间段的用户总体观点分布之间的KL散度作为其量化指标，如果大于一定的阈值，则认定其受到了网络水军行为的影响。

7.如权利要求1所述的基于用户动态图表征不一致性的网络水军行为预警方法，其特征在于，认为网络水军用户的突出特征在于，其明确的观点不受社交网络的影响，并且能够引导网络话题中的其他用户的观点向自己靠拢。考虑用户观点受社交网络影响的程度，对于极度不遵循社交网络演化规律的用户，标记为高可疑用户。