技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于萤火虫和加权极限学习机的微博异常用户检测方法，基于萤火虫和加权极限学习机的微博异常用户检测方法，具体步骤如下：将采集到的微博用户数据分为训练集和测试集；利用萤火虫算法创建加权极限学习机；优化加权极限学习机；检测或预测微博异常用户：将测试集中的微博用户特征，即微博内容、用户信息和用户上下文，作为优化的加权极限学习机的输入数据样本，优化的加权极限学习机的输出值为该用户是否为微博异常用户。该方法不仅检测的精度高，而且智能化程度高，一般不需要人工介入，工作效率高。
技术研发人员：张志洁
受保护的技术使用者：岭南师范学院
技术研发日：2018.12.21
技术公布日：2019.04.19