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基于层次聚类的虚假用户检测
被引量：
2
1
作者
方勇
刘道胜
黄诚
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期620-624,共5页
互联网上充斥着大量恶意用户,而互联网服务提供商通常有海量的注册用户,使得系统难以从中发现虚假账户。针对海量注册数据中,恶意用户批量注册的虚假账户通常具有相似性的特点。该文提出海量数据中定位虚假账户的系统模型,利用用户名字...
互联网上充斥着大量恶意用户,而互联网服务提供商通常有海量的注册用户,使得系统难以从中发现虚假账户。针对海量注册数据中,恶意用户批量注册的虚假账户通常具有相似性的特点。该文提出海量数据中定位虚假账户的系统模型,利用用户名字符串组成模式对海量数据进行预分类,进而对每个分类中元素计算字符串相似度,即计算字符串Levenshtein距离。设置合适的阈值,进行层次聚类分析,从而定位藏匿在海量注册数据中的成组的虚假账户。实验结果表明:该系统模型有效,与现有的模型相比,该系统对数据维度、数据特性依赖较小。
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关键词
数据安全
虚假账户
机器学习
层次聚类
原文传递
题名
基于层次聚类的虚假用户检测
被引量：
2
1
作者
方勇
刘道胜
黄诚
机构
四川大学电子信息学院
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期620-624,共5页
文摘
互联网上充斥着大量恶意用户,而互联网服务提供商通常有海量的注册用户,使得系统难以从中发现虚假账户。针对海量注册数据中,恶意用户批量注册的虚假账户通常具有相似性的特点。该文提出海量数据中定位虚假账户的系统模型,利用用户名字符串组成模式对海量数据进行预分类,进而对每个分类中元素计算字符串相似度,即计算字符串Levenshtein距离。设置合适的阈值,进行层次聚类分析,从而定位藏匿在海量注册数据中的成组的虚假账户。实验结果表明:该系统模型有效,与现有的模型相比,该系统对数据维度、数据特性依赖较小。
关键词
数据安全
虚假账户
机器学习
层次聚类
Keywords
data security
fake accounts
machine learning
hierarchical clustering
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层次聚类的虚假用户检测
方勇
刘道胜
黄诚
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
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