基于Scrapy的社交网络异常用户检测系统研究与开发

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摘要：笔者主要讨论新浪微博中的虚假账户,即僵尸粉的检测。新浪微博的粉丝数量在广告宣传、娱乐节目推广等方面存在很大的经济价值,因此,就会存在大量僵尸粉来恶意增加粉丝数量。大量假账户的存在,会影响该社交网络的价值。因此,实现僵尸粉的精确检测进而删除僵尸粉对微博具有重要意义。基于此,有必要设计一套轻量级的虚假账户检测系统,降低算法的复杂度,减少计算量,同时具有很快的运行速度。系统使用Scrapy网络爬虫自动获取用户的微博数据,然后提取选定的特征值。对于训练样本,需要在进行人工标记后用于机器学习。训练方法采用经典的支持向量机（SVM）算法。对经过训练后的模型用一组随机的测试数据对模型的性能进行检测。在选取了最优的参数后,模型对分类结果的精确度为96%,达到了所要求的精度阈值。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95974A/201614/670966622.html

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关键词：scrapy 检测系统 社交网络 CRAP RAP 机器学习 数据挖掘 分类 SVM