该方法可以有效地识别新闻评论中的水军，准确率高达90%。它通过提取用户发布的评**本相似性特征和信息熵特征，利用预设的模型对提取的特征进行处理，从而准确地识别出网络水军。
首先，该方法会提取用户发布的评**本相似性特征。这些特征包括用户评论的用词、句式、情感倾向等。通过计算用户评论之间的相似性，可以判断用户是否为水军。例如，如果多个用户发布的评论内容相似度高，或者某个用户发布的评论与其他用户的评论相似度低，那么这些用户就有可能是水军。
其次，该方法会提取可指示用户发布评论规律的信息熵特征。这些特征包括用户评论的时间、频率、内容长度等。通过分析这些特征，可以判断用户是否为水军。例如，如果某个用户在短时间内发布了大量的评论，或者发布的评论内容长度极短，那么这些用户就有可能是水军。
最后，该方法利用预设的模型对提取的特征进行处理。这些模型包括逻辑回归模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型等。通过训练这些模型，可以让它们自动地识别出网络水军。例如，通过逻辑回归模型可以将提取的特征进行分类，判断用户是否为水军。
总之，该方法可以有效地识别新闻评论中的水军，准确率高达90%。它通过提取用户发布的评**本相似性特征和信息熵特征，利用预设的模型对提取的特征进行处理，从而准确地识别出网络水军。这种方法可以为网络监管部门提供有力的技术支持，净化网络环境。#新作者商单扶持#
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