社交网络水军识别的特征评价与选择

作者:王渔樵; 李涛; 肖智婕 武汉科技大学计算机科学与技术学院; 湖北省智能信息处理与工业实时系统重点实验室; 湖北武汉430065

摘要:通过对比人工选择特征、相关性检验、降维算法以及基于集成学习的自适应特征提取方法,找出不同的特征选择方法以及不同的分类算法对微博水军的识别带来的影响。实验验证了高区分度的自适应特征提取方法对水军的识别效果带来较大提高,由于特征数量的减少,水军识别所需要的时间花费也明显降低,对于微博网络海量数据的识别具有一定意义。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机工程与设计

北大期刊 下单

国际刊号:1000-7024

国内刊号:11-1775/TP

杂志详情
相关热门期刊

服务介绍LITERATURE

正规发表流程 全程指导

多年专注期刊服务,熟悉发表政策,投稿全程指导。因为专注所以专业。

保障正刊 双刊号

推荐期刊保障正刊,评职认可,企业资质合规可查。

用户信息严格保密

诚信服务,签订协议,严格保密用户信息,提供正规票据。

不成功可退款

如果发表不成功可退款或转刊。资金受第三方支付宝监管,安全放心。