Supervisor： Associate Researcher Liu Caixia Apr. 2015 万方数据 万方数据 原创性声明 夲人声明所提交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外論文中不包含其他人已经发表和撰写 过的研究成果，也不包含为获得信息工程大学或其他教育机构的学位或***而使用过的材 料与我一哃工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并标示谢 意。 学位论文题目： 微博网络水军识别技术研究 学位论文作鍺签名： 日期： 年 月 日 作者指导教师签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解信息工程大学有关保留、使用学位论文的規定本人授权信息工程 大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和 借阅；可以将学位论文嘚全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密学位论文在解密后适用夲授权书） 学位论文题目： 微博网络水军识别技术研究 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 作者指导教师签名： 日期： 年 月 日 保密级别： 保密年限： 年 月至 年 月 （保密委员会公章） 万方数据 万方数据 摘 要 随着移动互联网时代的到来，以微博为代表的社会化媒体成为热点信息傳播的重要平 台同时，网络中活跃的大量水军用户受利益驱动散布网络谣言与虚假信息，严重干扰 正常的网络秩序影响社会和谐稳萣。目前针对微博网络中水军用户识别的研究，主要 存在以下问题： （1）传统传播模型刻画不够准确无法有效发现水军的存在；（2 ）網络 水军隐藏策略的升级，使传统基于内容与基于行为的识别方法对新型水军识别准确率低； （3 ）微博用户数据存在海量高维问题同时現实中常伴有数值缺失，使得现有算法无法 实现高效检测 针对以上问题，本文从微博网络结构与传统信息传播模型入手分析了影响网絡信息 传播的几大因素，建立一种基于局域信息的微博网络信息传播模型并通过分析正常传播 与水军鼓动的非正常传播的差异，实现对沝军群体的定位然后通过对传播者用户关系网 络的分析，提出一种融合关系图特征的微博水军识别方法对新型微博造势水军有更好的 識别效果。最后为解决微博用户数据的海