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毕业设计中基于给定微博数据的反作弊识别，用python开发。

weibo_python

###介绍 毕业设计中基于给定微博数据进行垃圾微博识别 ###进度 对MICRO_BLOG.txt解析完毕

总天数:370

总微博数量:2056089

总垃圾微博数量:300555

###程序运行的方法 python main.py ###目录结构 conf: 项目配置

data: 原始数据文件,未上传到github

export: 程序输出文件

main.py: 主程序

###垃圾微博判定策略 某个用户在30秒内连续发布15条微博，则命中垃圾微博策略

命中后，垃圾行为映射表中该用户对应次数+1，垃圾微博映射表中命中的所有微博对应出现次数+1

每次命中策略结束时清空该用户对应的15条微博信息，重新记录

###输出文件的格式说明 blog_blacklist.txt:垃圾微博内容，出现总次数

blog_length:微博长度，出现总次数

blog_length_stats:微博长度均值，微博长度方差

user_blacklist.txt:用户名，用户昵称，发布垃圾微博的行为总次数

user_everyday_blogs.txt:用户名，用户昵称，每天发布的微博数量

user_everyday_blogs_stats.txt:用户名，用户昵称，基于总天数的发布微博数量的均值和方差，除去未发布任何微博的日期后得到的数量的均值和方差

user_everyday_trush_blogs.txt:用户名，用户昵称，每天发布的垃圾微博数量

user_everyday_trush_blogs_stats.txt:用户名，用户昵称，基于总天数的发布垃圾微博数量的均值和方差，除去未发布任何垃圾微博的日期后得到的均值和方差

user_total_blogs.txt：用户名，用户昵称，用户发布的微博总数量和所占比率

###微博内容分类与比例 ####名人名言 实例:真正的信仰是建立在岩石上的，而其他的一切都颠簸在时间的波浪上.

总微博中所占比例:60%

垃圾微博中所占比例:75%

####节日祝福 实例:祝大家七夕节快乐

总微博中所占比例:20%

垃圾微博中所占比例:10%

####社会事件 实例:风雨同‘舟’、威武不‘曲’，**加油！舟曲加油！

总微博中所占比例:15%

垃圾微博中所占比例:10%

####励志故事 实例:产品常不守时。这些日本公司就派人整天待在微软，督促盖茨务必准时交货。盖茨一度还很不理解。后来，盖茨认识了和他同龄的日本计算机界天才西和彦，并成为莫逆之交。微软也于1977年进军日本市场，西和彦一度当上微软的副总经理，他向盖茨讲述了很多在日本做生意的要领：（1）日本人讲究信誉；

总微博中所占比例:5%

垃圾微博中所占比例:5%

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