面向舆情监测的微博转世账户研判模型

卜俊丽; 彭灿; 郑毅; 黄九鸣; 周斌

doi:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.031

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面向舆情监测的微博转世账户研判模型

学术通信 | 更新时间：2024-06-05

- 面向舆情监测的微博转世账户研判模型
- Model to find incarnated accounts in micro-blogging for public opinion supervision
- 通信学报 2014年35卷第Z2期页码：228-232
- 作者机构：
  
  国防科技大学计算机学院，湖南长沙 410073
- 作者简介：
  
  [ "卜俊丽（1990-），女，陕西大荔人，国防科学技术大学硕士生，主要研究方向为信息安全、数据挖掘与分析等。" ]
  [ "彭灿（1982-），男，湖北武汉人，国防科技大学硕士生，主要研究方向为信息安全、人工智能。" ]
  [ "郑毅（1989-），男，重庆人，国防科技大学硕士生，主要研究方向为数据挖掘。" ]
  [ "黄九鸣（1981-），男，福建安溪人，博士，国防科学技术大学助理研究员，主要研究方向为文本挖掘、社交网络分析与大数据处理技术。" ]
  [ "周斌（1971-），男，江西吉安人，博士，国防科学技术大学研究员，硕士生导师，主要研究方向为互联网数据分析与挖掘、信息检索等。" ]
- 基金信息：
  
  国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目(2012AA013002)
- DOI：10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.031
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2014-11，
  
  纸质出版日期：2014-11-30
- 稿件说明：
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卜俊丽, 彭灿, 郑毅, 等. 面向舆情监测的微博转世账户研判模型[J]. 通信学报, 2014,35(Z2):228-232.

Jun-li BU, Can PENG, Yi ZHENG, et al. Model to find incarnated accounts in micro-blogging for public opinion supervision[J]. Journal on communications, 2014, 35(Z2): 228-232.
卜俊丽, 彭灿, 郑毅, 等. 面向舆情监测的微博转世账户研判模型[J]. 通信学报, 2014,35(Z2):228-232. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.031.

Jun-li BU, Can PENG, Yi ZHENG, et al. Model to find incarnated accounts in micro-blogging for public opinion supervision[J]. Journal on communications, 2014, 35(Z2): 228-232. DOI： 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.z2.031.

摘要

微博社交网络在在线社交平台中扮演着重要角色，微博言论对网络舆论的贡献越来越大，网络舆论监测存在巨大挑战。转世账户是在网络舆论监测过程中出现的一类特殊的账户。加强这些账户的监测力度对于监测网络舆论有着很大的意义，实施监测的首要前提是发现这些账户。针对转世账户的特点进行模型设计，提出了一种基于时序和相似性的转世账户研判模型，并基于新浪数据进行了有效性的验证。

Abstract

Micro-blogging has played an important role in online social networks

and it has become a valuable source of public opinions.So there is a huge challenge to supervise public opinions in micro-blogging network.Incarnated accounts is a special kind of accounts that appeared during the supervision of public opinions.Strengthening the supervision of these accounts has great significance.The precondition for supervision is to discover them.In order to find incarnated accounts

a model targeted their characteristic based on the approach of timing and similarity is proposed

then the effectiveness of the model in Sina micro-blogging is verified.

关键词

Keywords

references

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