文档名：基于极小极大博弈的水军识别算法研究
摘要：随着互联网的发展,用户越来越多地在线上完成购物、订餐,并倾向于先参考线上评论.评论对用户决策的重要导向作用催生了网络水军.网络水军会为了自身利益或其他不良动机,发布与实际体验不相符的评价,且会随时调整自己的策略来逃避平台的识别.现提出一个基于行为特征的水军识别算法(FBS),并将FBS加入到极小极大博弈,在这个博弈中,水军与识别器相互竞争,将博弈转换为两个相互依赖的马尔可夫决策过程,不断优化各自的策略,最终得到一个当前场景下最优的识别器.与当前先进的水军识别算法对比,性能有了明显提升,在公开数据集YelpChi上实际效应可以达到3.69.
作者：穆云翔 盛志伟 卢嘉中Author：MUYunxiang SHENGZhiwei LUJiazhong
作者单位：成都信息工程大学网络空间安全学院,四川成都610225
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(3)
分类号：TP393
关键词：网络水军 水军识别 极小极大博弈 马尔可夫决策过程
机标分类号：TP393TP18G206
在线出版日期：2023年6月6日
基金项目：四川省科技计划资助项目基于极小极大博弈的水军识别算法研究[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2023, 38(3)穆云翔 盛志伟 卢嘉中随着互联网的发展,用户越来越多地在线上完成购物、订餐,并倾向于先参考线上评论.评论对用户决策的重要导向作用催生了网络水军.网络水军会为了自身利益或其他不良动机,发布与实际体验不相符的评价,且会随时调整自己的策...参考文献和引证文献
参考文献
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