一种基于深度神经网络的水军识别模型.pdf

"基于深度神经网络的水军识别模型" 本文提出了一种基于深度神经网络的水军识别模型，旨在解决网络水军问题，该模型可以识别出水军用户和正常用户。该模型使用了 TensorFlow 框架，通过分析网络正常用户和水军用户自身的特征，以及 TensorFlow 框架的层数对识别准确率的影响。 该模型的特点是综合考虑网络水军的产生、目的、相互之间的关系以及作案模式等因素，建立一个机器学习的模型。模型的输入是基于内容特征、行为特征和网络特征的组合，获取相对应的特征目标作为模型的输入。 模型的优点是避免了从单特征出发检测网络水军的片面性，降低错判的概率。本实验选取十四个对识别水军有影响的特征属性，同时利用 TensorFlow 框架，结合深度神经网络学习算法，大大提高了迭代的速度，提高了准确率，为网络水军识别研究提供了有力的技术支持。 本文的贡献是提出了一种基于深度神经网络的水军识别模型，解决了网络水军问题的识别准确率不高的问题。该模型可以应用于新浪微博等社交网络平台，识别出水军用户和正常用户，提高社交网络平台的安全性和可靠性。 深入分析本文，可以看到该模型的设计是基于机器学习的思想，使用了深度神经网络学习算法，通过分析网络正常用户和水军用户自身的特征，建立一个机器学习的模型。该模型的优点是可以综合考虑网络水军的产生、目的、相互之间的关系以及作案模式等因素，避免了从单特征出发检测网络水军的片面性。 本文的实验结果表明，该模型的准确率较其他相关模型高，证明了该模型的有效性和可靠性。该模型的应用前景广阔，可以应用于社交网络平台、网络安全、机器学习等领域。 本文提出了一种基于深度神经网络的水军识别模型，解决了网络水军问题的识别准确率不高的问题。该模型的设计是基于机器学习的思想，使用了深度神经网络学习算法，通过分析网络正常用户和水军用户自身的特征，建立一个机器学习的模型。该模型的优点是可以综合考虑网络水军的产生、目的、相互之间的关系以及作案模式等因素，避免了从单特征出发检测网络水军的片面性。