【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于社交网络恶意用户检测领域，更具体地，涉及一种突发事件下社交网络中基于社区划分的恶意用户检测方法。
技术介绍
1、随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们在日常生活中越来越多地倾向于在虚拟社交空间中交流和互动。然而，这种虚拟社交环境也引发了一系列新的挑战，其中之一便是恶意用户的存在和影响。恶意用户是指那些故意发布虚假信息、恶意评论、不端行为等，旨在误导、扰乱或伤害网络社区和其他用户的个体。在过去的研究中，关于恶意用户的识别和管理一直是社交网络领域的重要议题之一，研究者们通常将重点放在分析用户的行为模式和特征上，以区分正常用户和恶意用户。然而，随着时间的推移，这些恶意用户也在不断演化和进化，采取更加隐蔽的策略来逃避传统的检测方法。尤其是在突发事件的背景下，恶意用户可能会利用事件的紧急性和关注度，更加巧妙地伪装自己的行为，从而增加了识别的难度。当突发事件发生时，社交网络用户会表现出相关的评论、转发、点赞等行为，其中恶意用户会利用事件的突发性，冒充正常用户与其他用户进行社交互动，或者故意编造虚假新闻与事件相关。随着突发事件逐渐发酵，...
【技术保护点】
1.一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，通过构建用户与事件的关联度模型，结合社区动态划分实现对突发事件下恶意用户的检测。
2.根据权利要求1所述的一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，步骤1具体包括内容如下：
4.根据权利要求3所述的一种针对社交网络隐私信息的评估和保护方法，其特征在于，平均路径长度反映了该网络的紧密程度，平均路径长度越小，则网络结构越紧密，而恶意群组的隐式网络结构较为复杂...
【技术特征摘要】
1.一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，通过构建用户与事件的关联度模型，结合社区动态划分实现对突发事件下恶意用户的检测。
2.根据权利要求1所述的一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，步骤1具体包括内容如下：
4.根据权利要求3所述的一种针对社交网络隐私信息的评估和保护方法，其特征在于，平均路径长度反映了该网络的紧密程度，平均路径长度越小，则网络结构越紧密，而恶意群组的隐式网络结构较为复杂，具有较大的平均路径长度，通过计算平均路径长度快速定位恶意用户群组，具体方法步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，利用快照算法将动...
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