基于量子竞争机制的网络水军智能识别模型研究

负面舆情易受人为因素影响,网络水军对负面舆情的产生具有较大的推动力,因此对其进行快速精准识别与治理成为舆情防控工作中亟待解决的问题。现阶段对网络水军的识别研究多依靠传统识别方法与技术开展,很少利用量子计算模型进行研究。本文基于量子竞争理论,构建具有4个类别13个维度的网络水军特征识别指标体系,利用量子竞争机制创建网络水军智能识别模型。选取10个典型的网络舆情热点事件进行仿真实验,获得了较好的研究结果;提出了“制防+技防+人防”的网络水军治理创新模式,在明确管理机构的规制、推进网络平台的监管以及推动网民素养的提升等3个方面提出了治理策略。

网络水军识别研究

网络水军识别关键技术已成为当前数据挖掘领域最为活跃的研究之一.如何挖掘海量用户信息中潜藏的网络水军特征与行为模式,从而发现网络水军,以维护良好的网络环境,保障合理的网络秩序,已成为一项十分具有挑战性的工作.对比传统与新型网络水军识别研究,从识别特征角度对近几年内网络水军识别研究进展进行综述,对其关键技术和效用评价进行了前沿概括、比较和分析,并对网络水军识别中有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望.