基于特征选择的微博水军识别研究

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【获取途径】超星期刊网
【作者】武晓丹
【刊名】电子测试
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【年份】2022
【卷号】第24期
【ISSN】1000-8519
【关键词】Twitter 特征选择 Scikit-Learn库特征提取
【摘要】随着互联网飞速发展，微博等社交媒体也迅速成长起来，与此同时，微博平台上网络水军也越来越多。为了能够识别水军，还网络世界一个清净之地，本文针对Twitter平台，利用3个不同数据集以及Scikit-Learn库中3种分类算法进行实验，实验采用相关性检验方法比较不同特征集差异，得出提高分类效果准确率的有效特征，并通过不同机器学习算法训练数据集，得出最优算法。本实验在Twitter真实数据集下进行，实验结果表明，“推特用户收藏、回复、转发总数actions”特征的引入在很大程度上提高了分类效果准确率；...
【文献类型】期刊