面向問答社區(qū)的眾包網絡水軍檢測研究.pdf

1、由于問答社區(qū)在信息搜索和提供中扮演的重要角色，它成為了網絡水軍攻擊的熱門目標之一。與微博、Twitter等社交網絡上網絡水軍不同，問答社區(qū)網絡水軍有著不同的行為習慣和特性。隨著眾包平臺的出現和網絡水軍的進化，舊有的檢測方法已經不能適應新的場景和需求。本文的目的是研究問答社區(qū)眾包網絡水軍檢測問題。
　　本文通過分析問答社區(qū)用戶特征，構造了問答社區(qū)眾包網絡水軍檢測模型，并提出了基于監(jiān)督學習的網絡水軍檢測方法。本文具體的工作和成果有：（

2、1）設計并部署了網絡水軍數據采集系統(tǒng)，在眾包平臺豬八戒網和問答社區(qū)百度知道采集真實網絡水軍數據；（2）在網絡水軍“對抗”的背景下，從用戶信息特征、問答對特征、用戶社交網絡特征、內容特征、語言學特征五個維度綜合分析用戶特征，第一次提出了回答生存率等一系列新的計算容易，區(qū)分水軍能力強的特征，并將它們用于問答社區(qū)眾包網絡水軍檢測；（3）提出了基于綜合特征的問答社區(qū)用戶特征模型，構造了社交網絡特征模塊，內容特征模塊，語言學特征模塊等不易偽裝的特