Please wait a minute...
Advanced Search
数据分析与知识发现
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于改进D-S证据理论的微博不可信用户识别研究
徐建民,王恺霖,吴树芳
微博;不可信用户;主观不确定性;D-S证据理论
An Identification Method for Untrusted Users of Microblog Based on Improved Dempster-Shafer Evidence Theory
Xu Jianmin,Wang Kailin,Wu Shufang
Microblog; Untrusted Users; Subjective Uncertainty; Improved Dempster-Shafer Evidence theory
全文:
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的]利用改进的D-S证据理论实现含主观不确定性的微博不可信用户识别。

[方法]基于证据距离改进D-S证据理论,依据该理论将微博用户历史博文的可信度转化为证据,融合证据生成用户的信任区间。在此基础上,利用决策树算法实现对不可信用户的识别。

[结果]与当前认可度较高的不可信用户识别方法相比,本文提出的方法时间消耗最多减少了287.4秒, 值最多提高了31.9%,一致性检验的卡方值最优。

[局限]仅考虑时间衰减、证据冲突带来的主观不确定度,未考虑认知差异对主观度的影响。

[结论]基于改进的D-S证据理论进行微博不可信用户识别,能够提升识别效果。


服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词 微博不可信用户主观不确定性D-S证据理论     
Abstract

[Objective] Implementing microblogging untrusted users’ identification with subjective uncertainty by improved Dempster-Shafer evidence theory.

[Methods] Firstly, the original Dempster-Shafer evidence theory is improved by correcting the evidence distance. Then, in order to generate the users' trust interval, the credibility of historical posts are transformed into evidences and then merged by improved Dempster-Shafer evidence theory. Finally, according to the users' trust interval, untrusted users are identified by means of Decision Tree algorithm.

[Results] Compared with the existing untrusted user identification methods, the time consumption of our new method is reduced by 287.4 seconds, the   score is increased by 31.9% and the Chi-Square value of the consistency test is optimal.

[Limitations] Only the subjective uncertainty caused by time decay and evidence conflict is considered, and the impact of cognitive differences on subjective degree is not considered. [Conclusions] The identification method of untrusted users based on improved Dempster-Shafer evidence theory is more effective.

Key words Microblog    Untrusted Users    Subjective Uncertainty    Improved Dempster-Shafer Evidence theory
     出版日期: 2022-07-29
ZTFLH:  G203,TP182  
引用本文:   
徐建民, 王恺霖, 吴树芳. 基于改进D-S证据理论的微博不可信用户识别研究 [J]. 数据分析与知识发现, 10.11925/infotech.2096-3467.2022-0127.
Xu Jianmin, Wang Kailin, Wu Shufang. An Identification Method for Untrusted Users of Microblog Based on Improved Dempster-Shafer Evidence Theory . Data Analysis and Knowledge Discovery, 0, (): 1-.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2022-0127      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y0/V/I/1
[1] 贺超城, 黄茜, 李欣儒, 王春迎, 吴江. 元宇宙的冷与热——融合BERT与动态主题模型的微博文本分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(9): 25-38.
[2] 闫尚义, 王靖亚, 刘晓文, 崔雨萌, 陶知众, 张晓帆. 基于多头自注意力池化与多粒度特征交互融合的微博情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(4): 32-45.
[3] 王昊, 龚丽娟, 周泽聿, 范涛, 王永生. 融合语义增强的社交媒体虚假信息检测方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(2): 48-60.
[4] 吴旭旭, 陈鹏, 江欢. 基于多特征融合的微博细粒度情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(12): 102-113.
[5] 边晓慧, 徐童. 重大突发公共卫生事件下的公众情感演进分析:基于新冠肺炎疫情的考察*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(7): 128-140.
[6] 徐建民, 王恺霖, 吴树芳. 基于改进D-S证据理论的微博不可信用户识别研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(12): 99-112.
[7] 安璐, 徐曼婷. 突发公共卫生事件情境下网民对政务微博信任度的测度*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(1): 55-68.
[8] 张梦瑶, 朱广丽, 张顺香, 张标. 基于情感分析的微博热点话题用户群体划分模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 43-49.
[9] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[10] 邱尔丽,何鸿魏,易成岐,李慧颖. 基于字符级CNN技术的公共政策网民支持度研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 28-37.
[11] 李铁军,颜端武,杨雄飞. 基于情感加权关联规则的微博推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 27-33.
[12] 梁艳平,安璐,刘静. 同类突发公共卫生事件微博话题共振研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 122-133.
[13] 徐月梅,刘韫文,蔡连侨. 基于深度融合特征的政务微博转发规模预测模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 18-28.
[14] 韩康康,徐建民,张彬. 融合用户兴趣和多维信任度的微博推荐*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(12): 95-104.
[15] 王晰巍,张柳,黄博,韦雅楠. 基于LDA的微博用户主题图谱构建及实证研究*——以“埃航空难”为例[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 47-57.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn