基于层次聚类的虚假用户检测

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摘要：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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93884X/201706/672493228.html

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关键词：Evens cqvip 互联网服务 海量数据 系统模型 数据安全 虚假账户 机器学习 层次聚类