一种基于图分析和分类算法的社交网络虚假账户识别方法

作者：盛大俊

来源：现代电子技术, 2021, 44(13): 80-84.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.13.017

• 虚假账户识别
• 社交网络
• 图分析
• 噪声干扰
• 图像分类
• 数据训练
• 信任度评价

社交网络中存在大量特征多样的虚假账户,难以对其进行识别。为提高社交网络中虚假账户辨识度,提出基于图分析和分类算法的虚假账户识别方法。对社交网络信息中的图像进行分类处理,利用高斯核函数划分账户登记数据,降低噪声干扰。在获取全部虚假账户登记数据的基础上,使用主成分分析法对虚假数据特征进行分析;采用机器学习算法训练虚假账户数据,根据虚假账户不同特征值,计算相应信任度,完成社交网络中基于图分析和分类算法的虚假账户识别。仿真结果表明,采用所提方法对社交网络中虚假账户识别的精度高达98%,识别速度较快,且对信任度评估结果较好,可有效保证社交网络账户的安全。

• 单位
  信阳学院