陳桂茸　蔡皖東　王蓉　張鳳琴　蔣華

摘 要：在分析網(wǎng)絡(luò)水軍灌水行為的基礎(chǔ)上，提出一種網(wǎng)絡(luò)論壇水軍賬號快速檢測算法.該算法包含3步：首先通過統(tǒng)計分析網(wǎng)絡(luò)論壇單日回帖情況，確定可疑區(qū)間；然后根據(jù)用戶單日回復(fù)行為構(gòu)建用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，并依據(jù)刪減后的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的聚類情況確定高可疑時段；最后通過高可疑用戶的回帖時間特征分析判定其是否為網(wǎng)絡(luò)水軍.該算法采用“層層逼近”的策略，分3次排除正常用戶和數(shù)據(jù)，不斷縮小計算范圍，具有計算量小、計算速度快的特點.利用該算法對“新浪網(wǎng)-娛樂論壇-影視世界版塊-影行天下子版塊”2010年全年的數(shù)據(jù)進行分析，實驗結(jié)果表明，該算法不僅能有效發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)論壇的單個水軍賬號，還能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)水軍軍團賬號并確定炒作內(nèi)容，準(zhǔn)確率高.

關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)；用戶行為分析；網(wǎng)絡(luò)論壇；網(wǎng)絡(luò)水軍

中圖分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A

截止2013年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)6.18億[1].尤其是隨著Web2.0技術(shù)的成熟和普及，網(wǎng)絡(luò)不僅成為人們獲取信息、共享資源、交流觀點的重要平臺，也成為人們了解社情民意、揭露社會弊端、開展社會監(jiān)督的窗口.

然而網(wǎng)絡(luò)固有的自由性、開放性、隱匿性等特點又為不法分子提供了可乘之機，出現(xiàn)了以網(wǎng)絡(luò)炒作為營生的網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司、網(wǎng)絡(luò)推手和網(wǎng)絡(luò)水軍等不良互聯(lián)網(wǎng)組織和個人.網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司為了在網(wǎng)上炒作某個話題或人物來達(dá)到宣傳、推銷或者詆毀他人或產(chǎn)品的目的，雇傭大量網(wǎng)絡(luò)水軍，在網(wǎng)絡(luò)推手的組織下以各種手法和名目，在互聯(lián)網(wǎng)的各種平臺大量發(fā)帖、回帖，炮制網(wǎng)絡(luò)熱點事件，捧紅各色人物，形成虛假網(wǎng)絡(luò)輿情，嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)輿論的發(fā)展方向.研究網(wǎng)絡(luò)水軍檢測機制，對加強網(wǎng)絡(luò)水軍監(jiān)管和治理，維護社會穩(wěn)定與和諧、確保國家網(wǎng)絡(luò)空間安全具有重大現(xiàn)實意義.

1 相關(guān)研究

網(wǎng)絡(luò)水軍研究尚處于探索階段.尚未發(fā)現(xiàn)國外公開發(fā)表的網(wǎng)絡(luò)水軍檢測方面的文獻，與之相關(guān)的研究主要集中在垃圾評論和垃圾評論發(fā)布者檢測方面[2-17].Jindal等首次提出垃圾評論的概念并對其進行分類，在此基礎(chǔ)上采用機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了電子商務(wù)網(wǎng)站中的垃圾評論檢測[2-5].Benevenuto等采用分類技術(shù)通過分析用戶發(fā)布的內(nèi)容和用戶行為特征實現(xiàn)了對垃圾評論發(fā)布者的檢測[6-7].Mukherjee等認(rèn)為和單個垃圾評論發(fā)布者相比，群體垃圾評論發(fā)布者具有更大危害，并提出了一種同時考慮用戶行為頻率和同謀行為特征的有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過在人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集上進行學(xué)習(xí)，實現(xiàn)了對垃圾評論發(fā)布者群組的識別[13].

和國外相比，國內(nèi)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)水軍的研究更為活躍，但目前主要是一些傳媒和管理專業(yè)的研究人員從傳播學(xué)、管理學(xué)的角度，對網(wǎng)絡(luò)水軍的運行機制和治理對策進行了研究.近年來從技術(shù)層面對網(wǎng)絡(luò)水軍檢測的研究也取得了一定進展.李綱等根據(jù)網(wǎng)絡(luò)水軍發(fā)布的信息具有很強的目的性和感情傾向性等特征，提出一種基于情感分類的網(wǎng)絡(luò)推手識別方法，通過分析用戶的情感傾向，統(tǒng)計正面感情信息和負(fù)面感情信息的比重來識別網(wǎng)絡(luò)推手[18].范純龍等采用人工方式分析了論壇中網(wǎng)絡(luò)水軍賬號、水軍帖的分布情況，發(fā)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)論壇中網(wǎng)絡(luò)水軍普遍存在，且具有較強的組織結(jié)構(gòu)[19].Chen等對網(wǎng)絡(luò)水軍發(fā)帖回帖行為進行實證統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)水軍具有和普通用戶不同的行為模式，并提出一種語義分析和非語義分析相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)水軍檢測機制＼[20＼].

與之相關(guān)的研究還包括“網(wǎng)絡(luò)馬甲”檢測，國內(nèi)學(xué)者對該問題也進行了有益探索.Bu等利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和語義分析技術(shù)，通過作者寫作風(fēng)格分析和鏈接分析實現(xiàn)了馬甲賬號的檢測[21].Zheng等根據(jù)網(wǎng)絡(luò)馬甲通常成對出現(xiàn)、在發(fā)帖和回帖時互相呼應(yīng)的特點，提出兩種計算模型用以檢測單個論壇內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)馬甲對賬號和跨論壇的網(wǎng)絡(luò)馬甲對賬號[22].

垃圾評論和垃圾評論發(fā)布者檢測方面的研究對網(wǎng)絡(luò)水軍檢測有一定指導(dǎo)意義，但不能直接用于網(wǎng)絡(luò)論壇水軍賬號檢測，主要原因如下：1）垃圾評論和垃圾評論發(fā)布者檢測算法主要針對的是以亞馬遜為代表的商業(yè)網(wǎng)站，在這些商業(yè)網(wǎng)站中用戶在對商品進行評論時除了提交文本信息外，還會對商品進行評分，當(dāng)前的算法幾乎都是通過分析用戶的評分結(jié)果來識別垃圾評論和垃圾評論發(fā)布者的；而在網(wǎng)絡(luò)論壇中，沒有這種評分機制，無法利用現(xiàn)有算法檢測網(wǎng)絡(luò)論壇中的異常用戶.2）現(xiàn)有的垃圾評論和垃圾評論發(fā)布者檢測算法大都采用的是有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，需要大量人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，而采用人工標(biāo)注方式構(gòu)造包含網(wǎng)絡(luò)水軍信息的數(shù)據(jù)集是不科學(xué)的.因為網(wǎng)絡(luò)水軍在執(zhí)行任務(wù)時會最大程度抹殺操作痕跡，導(dǎo)致很難通過人工閱讀方式判定某個發(fā)帖或回帖是正常用戶還是網(wǎng)絡(luò)水軍發(fā)布的.

國內(nèi)學(xué)者雖然已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)水軍和網(wǎng)絡(luò)馬甲檢測方面進行了有益探索，能檢測出某些網(wǎng)絡(luò)水軍，但存在以下問題：1）文獻＼[19＼]采用人工標(biāo)注方式構(gòu)造包含網(wǎng)絡(luò)水軍的數(shù)據(jù)集，缺乏科學(xué)性，同時由于不同網(wǎng)絡(luò)論壇具有不同的特征空間，使得這種方法很難擴展；2）文獻＼[18-21＼]都是基于文本分析技術(shù)的，需要進行分詞、聚類、計算感情傾向性和判定寫作風(fēng)格等操作，當(dāng)處理面向網(wǎng)絡(luò)論壇的海量數(shù)據(jù)時，存在計算量大、計算效率低的問題.同時由于網(wǎng)絡(luò)論壇的語言和常規(guī)的新聞?wù)Z料相比具有隨意性強、口語化嚴(yán)重等特點，一般的語義分析技術(shù)很難滿足檢測精度的要求；3）文獻＼[22＼]所提的計算模型過于簡單，只適合于檢測個人或個體商家用于自我吹捧注冊的、以成對形式出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)馬甲賬號，無法用于檢測網(wǎng)絡(luò)水軍.

本文在分析網(wǎng)絡(luò)水軍炒作行為的基礎(chǔ)上提出一種網(wǎng)絡(luò)論壇水軍賬號快速檢測算法.該算法的主要創(chuàng)新點有三個：一是提出一種衡量用戶回復(fù)行為協(xié)作程度的新指標(biāo)，協(xié)作性；二是給出了一種新的網(wǎng)絡(luò)模型，在回復(fù)過同一主帖的用戶之間建立連邊，邊的權(quán)值為用戶的協(xié)作性，并通過該網(wǎng)絡(luò)的聚類特性確定高可疑用戶；三是該算法采用了“逐步求精”的策略，分3次排除正常用戶和數(shù)據(jù)，不斷縮小計算范圍，具有計算量小、計算速度快的特點.此外該算法不僅能發(fā)現(xiàn)單個網(wǎng)絡(luò)水軍賬號和水軍軍團賬號，還能確定炒作內(nèi)容，為網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門進行網(wǎng)絡(luò)取證提供了技術(shù)支持，對網(wǎng)絡(luò)空間安全監(jiān)控具有重要意義.

2 網(wǎng)絡(luò)論壇和網(wǎng)絡(luò)水軍分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)論壇特點分析

網(wǎng)絡(luò)論壇是一種重要的信息共享和交流平臺，和博客、微博等實名制社交網(wǎng)絡(luò)相比具有更大的開放性、自由性和隱匿性：1）網(wǎng)民可以隨意注冊多個不同的用戶名而不用泄露其真實身份；2）用戶只要登錄網(wǎng)絡(luò)論壇，就可以隨意發(fā)布或回復(fù)信息；3）用戶在登錄的情況下可以瀏覽網(wǎng)絡(luò)論壇中的全部信息，而不受好友關(guān)系限制，甚至在不登錄的情況下也可以瀏覽網(wǎng)站大量內(nèi)容.網(wǎng)絡(luò)論壇的這些特性使其成為我國網(wǎng)絡(luò)輿論突發(fā)事件的主要集中地，也成為網(wǎng)絡(luò)水軍人為制造虛假輿論，擾亂公眾視聽，進而引發(fā)重大輿情危機的主要平臺.

2.2 網(wǎng)絡(luò)水軍工作機制分析

網(wǎng)絡(luò)水軍，指受雇于網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司，通過為他人發(fā)帖、回帖、造勢來獲得報酬的網(wǎng)絡(luò)人員，他們利用大眾慣用的溝通方法在論壇、社交網(wǎng)站等平臺以聊天方式為個人或公司作宣傳或攻擊，通過文章和評論來試圖達(dá)到影響、引導(dǎo)和制造網(wǎng)絡(luò)輿論的目的.

網(wǎng)絡(luò)水軍活動中通常包括三類主體：客戶、網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司和網(wǎng)絡(luò)水軍.網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司是客戶與網(wǎng)絡(luò)水軍之間的中介，負(fù)責(zé)聯(lián)系客戶，得到任務(wù)，收取酬金，同時也負(fù)責(zé)招募、管理網(wǎng)絡(luò)水軍，發(fā)放任務(wù)和酬金等.其業(yè)務(wù)流程為：網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司收到客戶委托后，進行任務(wù)籌劃和分工，將任務(wù)下發(fā)給網(wǎng)絡(luò)推手（也稱為水軍頭目），網(wǎng)絡(luò)推手組織網(wǎng)絡(luò)水軍完成任務(wù)，并負(fù)責(zé)任務(wù)審核和酬金發(fā)放等.

網(wǎng)絡(luò)水軍賺錢的模式為：領(lǐng)取新任務(wù)、完成任務(wù)、匯報任務(wù)、等待審核、審核通過、結(jié)算報酬.根據(jù)客戶目標(biāo)的不同，網(wǎng)絡(luò)水軍的任務(wù)一般分為兩類：一是廣告宣傳，二是網(wǎng)絡(luò)炒作.第一類任務(wù)是通過增加指定內(nèi)容的可見率達(dá)到廣告宣傳的目的.第二類任務(wù)則是通過炮制網(wǎng)絡(luò)熱點，吸引廣大網(wǎng)民圍觀和討論，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)炒作的目的.為了完成第一類任務(wù)，網(wǎng)絡(luò)水軍需要以最快速度在各種尚沒有出現(xiàn)該信息的網(wǎng)絡(luò)論壇以主帖的形式發(fā)表指定內(nèi)容，使其在最短時間內(nèi)擴散.為了完成第二類任務(wù)，網(wǎng)絡(luò)水軍則需要短時間內(nèi)在各大網(wǎng)絡(luò)論壇大量發(fā)帖、回帖，使炒作對象在網(wǎng)絡(luò)論壇長時間處于顯眼位置，吸引網(wǎng)民關(guān)注，引發(fā)討論，形成網(wǎng)絡(luò)熱點.為了高效完成炒作任務(wù)，網(wǎng)絡(luò)水軍會在全國各大論壇注冊多個賬號（有時也稱為網(wǎng)絡(luò)馬甲），以不同身份登錄論壇，完成任務(wù).本文研究網(wǎng)絡(luò)論壇中執(zhí)行第二類任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號的快速檢測問題.

3 網(wǎng)絡(luò)水軍賬號檢測

3.1 算法基本思想

本算法采用“層層逼近，逐步求精”的策略，利用人類行為統(tǒng)計分析、社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析、時間特征分析技術(shù)分3次排除正常用戶和數(shù)據(jù)，不斷縮小計算范圍，最終確定網(wǎng)絡(luò)水軍賬號.首先統(tǒng)計論壇單日回帖數(shù)、日人均回帖數(shù)和日帖均回復(fù)數(shù)，將不可能發(fā)生網(wǎng)絡(luò)炒作的時段排除；然后對可疑區(qū)間構(gòu)建單日用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，排除沒有發(fā)生大規(guī)模用戶協(xié)作現(xiàn)象的時段，進一步縮小計算范圍；最后對高可疑數(shù)據(jù)，通過用戶回復(fù)行為的時間特性分析，判定其是否為網(wǎng)絡(luò)水軍，如圖1所示.

3.2 論壇單日回復(fù)數(shù)統(tǒng)計分析

我們前期的研究結(jié)果＼[23＼]發(fā)現(xiàn)，論壇單日回帖數(shù)服從冪律分布，即大部分時間論壇單日回帖數(shù)很小，而少數(shù)日子論壇單日回帖數(shù)很大.

為了制造轟動效應(yīng)，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)炒作的目的，網(wǎng)絡(luò)水軍必定會使用多個賬號針對論壇上若干主帖在短時間內(nèi)大量回帖，導(dǎo)致論壇當(dāng)天的回帖數(shù)、平均每個用戶的回帖數(shù)和平均每個主帖的回復(fù)數(shù)明顯增大.本文將這3個指標(biāo)都大于均值的時段確定為可疑時段.

定義1 論壇單日回帖數(shù)：論壇t日提交的回帖數(shù)之和，記作RNt，則有

RNt=∑u∈UtRNtu. （1）

其中Ut為t日提交過回復(fù)帖的用戶集合，RNtu為用戶u在t日的回帖數(shù).將單日回帖數(shù)大于等于均值的時段記作S1，則有

S1={t，RNt>=∑t∈TRNtT}. （2）

其中 T為數(shù)據(jù)集涵蓋的時段，T為數(shù)據(jù)集包含的天數(shù)，下文T的含義與此處相同.

定義2 論壇日人均回帖數(shù)：論壇t日回帖數(shù)與當(dāng)天提交過回復(fù)帖的用戶數(shù)之比，記作ARNUt，則有

ARNUt=RNtUt.（3）

將日人均回帖數(shù)大于等于均值的時段記作S2，則有

S2={t，ARNUt>=∑t∈TARNUtT}. （4）

定義3 論壇日帖均回復(fù)數(shù)：論壇t日回復(fù)數(shù)與當(dāng)天被回復(fù)過的主帖數(shù)之比，記作ARNPt，則有

ARNPt=RNtPt. （5）

其中Pt指當(dāng)天被回復(fù)過的不同主帖的集合.將日帖均回復(fù)數(shù)大于等于均值的時段記作S3，則有

S3={t，ARNPt>=∑t∈TARNPtT}.（6）

定義4 論壇可疑時段：單日回帖數(shù)、日人均回帖數(shù)、日帖均回復(fù)數(shù)均大于均值的時段，記作S，則有

S=S1∩S2∩S3. （7）

3.3 用戶單日回復(fù)模式分析

排除不可能發(fā)生網(wǎng)絡(luò)炒作的時段后，采用下述方法對可疑時段的用戶單日回復(fù)模式進行分析.

3.3.1 用戶協(xié)作性定義

為達(dá)到網(wǎng)絡(luò)炒作的目的，網(wǎng)絡(luò)水軍必定會使用多個賬號短時間內(nèi)針對同一個或幾個主帖大量回帖，導(dǎo)致這些用戶在行為上表現(xiàn)出很高的協(xié)作性.

為了便于描述用戶的這種協(xié)作性，本文提出一種新的網(wǎng)絡(luò)模型：用戶-主帖網(wǎng)絡(luò).該網(wǎng)絡(luò)包含兩種類型的節(jié)點：用戶和主帖，這里用戶表示論壇中的一個賬號，主帖表示用戶為了發(fā)起新的話題而發(fā)表的帖子，有時也稱為根帖.為了和主帖加以區(qū)分，本文將用戶針對主帖發(fā)表的回復(fù)帖稱為回帖.圖2（a）是1個包含6個用戶、8個主帖的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，圖中圓圈表示用戶，正方形表示主帖，用戶和主帖之間的連邊表示回復(fù)關(guān)系，如：用戶a和主帖2之間的連邊表示用戶a回復(fù)過主帖2.

定義5 鄰節(jié)點集合：用戶a的鄰節(jié)點集合定義為與節(jié)點a相鄰的主帖節(jié)點集合，即用戶a回復(fù)過的主帖集合，記作Γa.

定義6 協(xié)作性：用戶a和用戶b的協(xié)作性定義為用戶a和用戶b的鄰節(jié)點集合的杰出卡德相似性，即

Sa，b=|Γa∩Γb||Γa∪Γb|， （8）

其中Γa和Γb分別表示用戶a和用戶b的鄰節(jié)點集合.很明顯，對于任意a和b，都有Sa，b=Sb，a，且0≤Sa，b≤1.

3.3.2 構(gòu)建用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)

論壇用戶回復(fù)行為隨機性大，具有很高的異質(zhì)性＼[24＼].如果兩個或多個用戶表現(xiàn)出很高的協(xié)作性，則有理由懷疑其為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號.本節(jié)通過構(gòu)建單日用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，分析該網(wǎng)絡(luò)的聚類特性確定高可疑時段.構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的方法為：將用戶抽象為節(jié)點，如果兩個用戶的協(xié)作性大于0，即他們均回復(fù)過至少同一個主帖，則在這兩個用戶之間建立連邊，邊的權(quán)值為兩個用戶的協(xié)作性.圖2（b）是根據(jù)圖2（a）構(gòu)建的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò).可以看出，用戶a，d和c之間的協(xié)作性為1，即他們的回復(fù)對象完全相同，高度可疑.

為了更清楚地觀察節(jié)點間的協(xié)作性，快速確定高可疑用戶，按照邊的權(quán)值對用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)進行刪減，僅保留協(xié)作性大于一定閾值的邊.如圖2所示，若僅保留圖2（b）中權(quán)值大于1/3的邊，則得到圖2（c）.協(xié)作性高的用戶會表現(xiàn)出明顯的社團特性，本文將此類用戶看作高可疑用戶.

3.4 高可疑用戶回復(fù)行為分析

Jiang等前期研究發(fā)現(xiàn)＼[25＼]，人類打電話行為在時間上具有一定的規(guī)律性，工作時段活躍性高，休息時段活躍性低，網(wǎng)民回帖行為也具有類似特性＼[24＼].本文通過用戶回帖行為時間特征分析，判定某天是否發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)炒作.對于確定發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)炒作的時段，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)水軍相互協(xié)同這一特征推斷以“簇”形式出現(xiàn)的論壇用戶即為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號.實施同一網(wǎng)絡(luò)炒作的水軍賬號形成了水軍軍團.同一簇內(nèi)用戶共同回復(fù)的話題即為網(wǎng)絡(luò)炒作的內(nèi)容.

4 實驗結(jié)果及討論

4.1 數(shù)據(jù)集

本文的數(shù)據(jù)集是采用自研的信息采集系統(tǒng)＼[26＼]抓取的“新浪網(wǎng)-娛樂論壇-影視世界版塊-影行天下子版塊”2010全年的發(fā)帖、回帖和用戶信息.用post，reply和user 3個表存儲采集到的數(shù)據(jù)，其中post表存儲主帖信息，包括：主帖ID、發(fā)帖時間、發(fā)帖用戶ID、標(biāo)題、內(nèi)容；reply表存儲回帖信息，包括：回帖用戶ID、回帖時間、回帖內(nèi)容、對應(yīng)主帖ID.user表存儲相關(guān)用戶信息，包括：用戶ID、用戶名、用戶級別、在線時間、注冊時間.

數(shù)據(jù)集共包含4 407個主帖、80 990個回帖和13 099個用戶，其中發(fā)表過主帖的用戶1 911個，發(fā)表過回帖的用戶12 929個.2010年全年沒有發(fā)帖或回帖的用戶排除在外.

4.2 實驗結(jié)果及分析

4.2.1 可疑時段

按照式（1）到式（7）對數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計分析，并計算3個指標(biāo)的最小值、最大值及均值，如表1所示.

58注：>A表示統(tǒng)計指標(biāo)大于其均值的天數(shù)

由表1可知，3個統(tǒng)計指標(biāo)的異質(zhì)性均非常強，大多數(shù)日子取值都比較小.統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)單日回帖數(shù)不小于均值的共69天，單日人均回帖數(shù)不小于均值的共103天，單日帖均回復(fù)數(shù)不小于均值的共58天，同時滿足3個條件的共45天，即為可疑時段S.

4.2.2 高可疑時段

采用3.3節(jié)描述的方法逐天分析可疑時段的用戶回復(fù)模式，發(fā)現(xiàn)有29天的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了明顯聚類現(xiàn)象，將其確定為高可疑時段.

圖3是其中4天的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò).由圖3可知，這4天用戶回復(fù)行為均表現(xiàn)出極高的協(xié)作性.圖3（b） 是12月3日僅保留權(quán)值大于0.9的邊后的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，觀察發(fā)現(xiàn)除零星用戶處于離散狀態(tài)外，其它用戶聚集成為8個簇，同一簇內(nèi)的用戶協(xié)作性高達(dá)0.9，即回復(fù)對象非常接近，高度可疑.

4.2.3 確定網(wǎng)絡(luò)水軍賬號

為了確認(rèn)高度可疑的29天中形成簇的用戶是否為網(wǎng)絡(luò)水軍，采用3.4節(jié)描述的方法逐天分析這些用戶的回帖時間分布.統(tǒng)計分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，其中7天的用戶回帖時間分布嚴(yán)重偏離正常用戶的回帖時間分布，由此斷定這7天論壇發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)炒作，它們是12月2日、12月3日、12月5日、12月6日、12月10日、12月12日和12月13日.

圖4展示了2010年全年及12月3日、12月6日和12月10日的回帖時間在一天中的分布，其中橫坐標(biāo)為時間，縱坐標(biāo)為該段時間的回帖數(shù).為了便于顯示，將12月3日、12月6日和12月10日的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別擴大2倍、10倍、10倍.

如圖4所示，從2010年全年看，零點回帖數(shù)較低，之后逐漸下降，并在7點達(dá)到谷底，這段時間正好對應(yīng)人們的休息時間.之后回帖數(shù)快速上升，9點至23點之間回帖數(shù)都保持在3 500以上，其中9點到18點的回帖數(shù)略高于18點之后.統(tǒng)計結(jié)果與人們的作息規(guī)律非常吻合，也與Jiang＼[25＼]等關(guān)于人類打電話時間模式的研究一致.

觀察12月3日的回帖模式，發(fā)現(xiàn)零點回帖數(shù)很大，且之后5個小時持續(xù)攀升，并在4點和5點達(dá)到最高峰；之后快速下降，9點至12點回帖數(shù)均低于當(dāng)天零點；13點至20點，回帖數(shù)穩(wěn)定在500左右，不到零點時的一半，之后繼續(xù)下降，直到23點回帖量達(dá)到最低值.可以看出，12月3日的用戶回帖時間分布與人類作息時間完全違背.12月6日的回帖時間分布與12月3日幾乎相同.12月10日的回帖模式與12月3日、12月6日雖然不同，但表現(xiàn)出異乎尋常的穩(wěn)定性，也不符合人類作息規(guī)律.采用同樣方式，分析另外4天的用戶回帖時間模式，發(fā)現(xiàn)其也明顯偏離正常用戶行為特征.

統(tǒng)計分析發(fā)生網(wǎng)絡(luò)炒作的7天的用戶協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)簇內(nèi)共包含不同賬號556個，其構(gòu)成了1個網(wǎng)絡(luò)水軍軍團，炒作內(nèi)容為當(dāng)時即將上映的電影《趙氏孤兒》.

采用手動分析方式，對算法檢測出的網(wǎng)絡(luò)水軍賬號逐個進行分析，發(fā)現(xiàn)均為網(wǎng)絡(luò)水軍賬號，算法的正確率達(dá)100%.對2010年全年回帖數(shù)據(jù)進行手動分析，除算法發(fā)現(xiàn)的水軍賬號外，沒有發(fā)現(xiàn)其它可疑賬號，因此該算法的漏報率為零.

5 結(jié) 論

在線交流平臺在給人們帶來便利的同時，也帶來一定的社會問題，以網(wǎng)絡(luò)水軍為代表的不法分子，利用網(wǎng)絡(luò)平臺大量發(fā)布虛假和負(fù)面信息，企圖通過網(wǎng)絡(luò)炒作行為操縱社會輿論方向，甚至有人被金錢和利益誘惑，受雇于境外敵對分子，發(fā)布有損國家和民族利益的虛假消息.網(wǎng)絡(luò)不良用戶行為檢測和挖掘研究具有重大現(xiàn)實意義.

本文以網(wǎng)絡(luò)論壇水軍賬號快速檢測為目標(biāo)，提出一種基于人類行為統(tǒng)計分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析和時間特征分析的新算法.和傳統(tǒng)輿情監(jiān)控系統(tǒng)相比，本文所提算法大大減少了語義分析、感情分析的范圍，具有計算量小、計算速度快的特點.

本文研究成果對網(wǎng)絡(luò)空間安全監(jiān)控具有重要意義，也為安管部門進行網(wǎng)絡(luò)取證提供了技術(shù)支撐.但網(wǎng)絡(luò)水軍隱匿在合法用戶之中，且其行為變化多端，下一步考慮將統(tǒng)計分析、行為分析技術(shù)和文本分析、情感分析等技術(shù)結(jié)合，進一步提高檢測算法的性能.此外，隨著微博、微信等網(wǎng)絡(luò)社交平臺的快速興起，網(wǎng)絡(luò)水軍也已將矛頭對準(zhǔn)這些新興媒體.下一步將考慮研究微博平臺網(wǎng)絡(luò)水軍檢測問題.

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