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隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，微博逐漸成為重要的社交媒體。然而，在微博中異常用戶通過傳播有害信息、發(fā)送惡意鏈接，甚至發(fā)起惡意攻擊等方式影響用戶的行為，從而影響了社交網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值。因此，實(shí)現(xiàn)對異常用戶的檢測具有重要的意義。文中以多途徑獲取的微博異常用戶和正常用戶數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，對其進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗后，提岀綜合提取并分析用戶的多種屬性。多種數(shù)據(jù)挖掘方法建立異常用戶檢測模型，從而進(jìn)行異常用戶賬號(hào)的識(shí)別。對C4.5決策樹、隨杌森林等算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法選取的特征有效，檢測異常用戶的精度較高。
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