[发明专利]异常微博用户识别方法有效
| 申请号： | 201510377075.6 | 申请日： | 2015-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN105005594B | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 盛斌;吴丹;裴淑炜;高吟;周旭楚;张越青 | 申请（专利权）人： | 嘉兴慧康智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 秦晓刚 |
| 地址： | 314001 浙江省嘉兴市城南路1539*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种异常微博用户识别方法，包括如下步骤：第一，采集微博用户的微博数据；第二，根据采集的微博数据绘制社交网络关系图，并根据社交网络关系图分析出异常用户；第三，根据采集的微博数据，对微博用户的微博内容进行语义特征分析，分析出异常用户。本发明通过用户关系图和对微博内容的语义分析这两大特征相融合来检测异常用户，实验结果表明，本发明方法在识别异常用户方面可以得到很高的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 微博 异常用户 社交网络 用户识别 采集 语义特征分析 用户关系 语义分析 正确率 分析 绘制 检测 融合 | ||
【主权项】：
1.异常微博用户识别方法，其特征在于包括如下步骤：第一，采集微博用户的微博数据；第二，根据采集的微博数据绘制社交网络关系图，并根据社交网络关系图分析出异常用户；第三，根据采集的微博数据，对微博用户的微博内容进行语义特征分析，分析出异常用户；采集微博数据的具体方法为：首先，随机采集一些用户数据作为起始节点数据，然后收集这些起始节点的个人ID号、粉丝ID号列表、关注者ID号列表、最近10条的微博内容信息；一直重复这个过程，直到收集到所有相关数据，在社交网络关系图分析中，利用专业的网络图形分析工具对网络中每个用户的拉普拉斯中心度进行分析，异常用户从网络中移除，网络的拉普拉斯能量减少很小。
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