公开(公告)号：CN110956210A

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201911197218.X

申请日：2019-11-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李红波 ,  林义钧 ,  吴渝

IPC: G06K9/62 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于AP聚类的半监督网络水军识别方法及系统，涉及网络舆情领域，该方法包括以下步骤：(A)对爬取数据进行打标和数据清理，结合水军定义构造新特征；(B)将数据集拆分成训练集、测试集与验证集，作为水军识别模型的输入；(C)根据用户相似性将欧氏距离引入AP聚类算法与支持向量机算法(SVM)组合形成半监督网络水军识别模型；(D)将处理好的数据输入识别模型，判断每个用户是否为水军；(E)通过调整欧氏距离Radius的值提高模型的准确率，输出识别结果。本发明解决了现有算法中对打标数据质量和数量高度依赖，且打标数据不易获取的问题，能利用少量的打标数据实现较高准确率的识别。

公开(公告)号：CN110956210B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN201911197218.X

申请日：2019-11-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李红波 ,  林义钧 ,  吴渝

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于AP聚类的半监督网络水军识别方法及系统，涉及网络舆情领域，该方法包括以下步骤：(A)对爬取数据进行打标和数据清理，结合水军定义构造新特征；(B)将数据集拆分成训练集、测试集与验证集，作为水军识别模型的输入；(C)根据用户相似性将欧氏距离引入AP聚类算法与支持向量机算法(SVM)组合形成半监督网络水军识别模型；(D)将处理好的数据输入识别模型，判断每个用户是否为水军；(E)通过调整欧氏距离Radius的值提高模型的准确率，输出识别结果。本发明解决了现有算法中对打标数据质量和数量高度依赖，且打标数据不易获取的问题，能利用少量的打标数据实现较高准确率的识别。