半监督学习对抗微博水军:Affinity Propagation算法应用
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
"基于Affinity Propagation算法的半监督微博水军识别" 本文探讨了如何利用Affinity Propagation(亲和传播)算法进行半监督学习,以识别微博中的水军账号。随着社交媒体的普及,微博数据的影响力日益增大,数据的真实性和准确性对网络环境和社会稳定至关重要。然而,网络水军的存在严重影响了这一目标,他们通过操纵信息,可能引发负面舆论,破坏网络秩序。 在有监督学习方法中,研究者通过设置多种特征,如粉丝关注比、发博数等,利用贝叶斯模型、遗传算法和决策树等算法提高水军识别的准确率。然而,这类方法依赖大量标注数据,而水军的标注工作既困难又昂贵。 无监督学习则尝试通过聚类和网络结构分析来检测水军,例如GAO等人利用文本相似性和URL聚类,QU等人借助网络表示学习和GCN算法。尽管这种方法无需标注数据,但其准确性和效率相对较弱。 半监督学习是介于有监督和无监督之间的一种方法,它能利用少量标注数据来训练模型,并从大量未标注数据中学习。文中提到的LI等人采用了Tri-Training模型,结合水军的动态行为特征,以增量学习的方式处理无标注数据,从而更有效地识别水军。 亲和传播算法是一种非中心化的聚类算法,不同于K-means等需要预先设定簇的数量,它能自适应地找到数据的最佳簇结构。在水军识别中,该算法可以基于用户间的交互和行为模式,自动识别出具有水军特征的群体,这对于处理大规模、未完全标注的微博数据尤其有用。 在实际应用中,Affinity Propagation通过计算数据点之间的相似度,形成传播过程,最终找到能够代表整个数据集的“样本”,即所谓的“解释簇”(exemplars)。这些解释簇可以被视为潜在的水军账号,从而帮助过滤和消除虚假信息的影响。 总结来说,文章研究了基于Affinity Propagation算法的半监督学习方法在微博水军识别中的应用,试图解决有监督学习的标注难题和无监督学习的准确性问题,提供了一种更为灵活和有效的解决方案。通过深入理解用户的行为模式和网络结构,该方法有助于维护网络空间的健康秩序,防止水军对公众舆论的不当影响。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85670529/bg4.jpg)
剩余18页未读,继续阅读
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3f07197aad004e4fa57ac5a008eb6aaf_weixin_57147647.jpg!1)
- 粉丝: 4343
- 资源: 1万+
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/vip-rights-1.c8e153b4.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/vip-rights-2.8b825a4e.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/vip-rights-3.fc5e5fb6.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/vip-rights-4.320a6894.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/vip-rights-icon.fe0226a8.png)
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)