[1] 北京市互联网信息办公室。中国微博发展报告。北京：人民出版社，2014:59-106
北京互联网信息办公室.中国微博发展报告[M] ●●●●。北京:人民出版社,2014:59-106.
[2] 中国互联网络信息中心。第40期《中国互联网发展统计报告》。http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201708/t20170803_69444.htm。（中文）
中国互联网络信息中心.第40次《中国互联网络发展状况统计报告》.http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201708/t20170803_69444.htm。
[3] SRIRAM B，FUHRY D，DEMIR E，等.推特中的短文本分类以改进信息过滤[C]‖国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议。美国医学会，2010:841-842。
[4] 赵毅，秦波，刘涛.情绪分析[J]。软件学报，2010,21（8）：1834-1848
赵妍妍,秦兵,刘挺.文本情感分析[J] .《报道》，2010，21（8）：1834-1848。
[5] 刘B.情绪分析和主观性。https://www.网址。researchgate.net/publication/228667268_Sentiment_analysis_and_subjectivity。
[6] JIN L R.社交网络中的结构与基于内容的垃圾邮件决策[D]。南京：南京邮电大学，2016。（中文）
金礼仁.基于结构与内容的社交网络水军团体识别[D] ●●●●。南京:南京邮电大学,2016
[7] MO Q，YANG K.网络垃圾邮件检测概述[J]。软件学报，2014,25（7）：1505-1526
莫倩,杨珂.网络水军识别研究[J] .《回报》，2014,25（7）：1505-1526。
[8] RAMACHANDRAN A，FEAMSTER N.了解垃圾邮件发送者的网络级行为[C]‖ACM.2006:291-302。
[9] BHAT V H、MALKANI V R、SHENOY P D等。使用BeaKS对电子邮件进行分类：行为和关键词词干分析。https://ieeexplore.iee.org/document/6129290。
[10] BRENDEL R，KRAWCZYK H。社会关系图在早期检测瞬态垃圾邮件发送者中的应用[M]。世界科学与工程学会（WSEAS），2008:267-276。
[11] 张义明，黄义勇，甘世杰，等.基于贝叶斯模型的微博垃圾邮件发送者识别算法[J]。传播杂志，2017,38（1）：44-53
张艳梅,黄莹莹,甘世杰,等.基于贝叶斯模型的微博网络水军识别算法研究[J] 《通信报》，2017,38（1）：44-53。
[12] 凌志，白志勇，罗素生，等.基于粗糙集和人工免疫的集成入侵检测模型[J]。传播杂志，2013,34（9）：166-176
张玲,白中英,罗守山,等.基于粗糙集和人工免疫的集成入侵检测模型[J] 《通信报》，2013年，34（9）：166-176。
[13] YANG C，LI Z Y.基于树突状细胞算法的垃圾邮件批量发送检测[J]。传感器与微系统技术，2015,34（10）：133-136
杨超,李子怡.基于树突状细胞算法的垃圾邮件群发检测[J] ●●●●。传感器与微系统,2015,34(10):133-136.
[14] 王X X，梁Y W，等。树突状细胞算法在Web服务器异常检测中的应用[J]。计算机工程与应用，2016,52（24）：148-152.（中文）
王新新,梁意文.树突状细胞算法在网状物服务器异常检测中的应用[J] ●●●●。计算机工程与应用,2016,52(24):148-152.
[15] MATZINGER P.容忍、危险与大家庭[J]。免疫学年鉴，1994,12（1）：991-1045。
[16] AICKELIN U、BENTLEY P、CAYZER S等。危险理论：AIS和IDS之间的联系？[C] 人工免疫系统，第二届国际会议（ICARIS 2003）。英国爱丁堡，会议记录。DBLP，2003:147-155。
[17] AICKELIN U，GREENSMITH J，TWYCROSS J.入侵检测的免疫系统方法——综述[C]‖国际人工免疫系统会议。施普林格-柏林-海德堡，2004:316-329。
[18] GREENSMITH J，AICKELIN U，CAYZER S.将树突状细胞作为一种新的免疫启发算法引入异常检测[M]‖人工免疫系统。施普林格-柏林-海德堡，2005:153-167。
[19] 王永清，梁永伟，刘S.基于树状细胞算法的应用层DDoS攻击检测[J]。计算机工程与设计，2015,36（4）：841-845.（中文）
王亚芹,梁意文,刘赛.基于树突状细胞算法的应用层分布式拒绝服务[J]。计算机工程与设计,2015,36(4):841-845.
[20] 格林斯米特J，艾克林U。树突状细胞算法[J]。RevistaClínica Espaola，2007202（10）：552-554。
[21]YI L L.基于人体动力学的微博客社区用户行为统计特征分析与建模研究[D]。北京：北京邮电大学，2012
易兰丽.基于人类动力学的微博用户行为统计特征分析与建模研究[D] ●●●●。北京:北京邮电大学,2012
[22]何磊，何毅，霍毅清.微博用户特征分析与核心用户挖掘[J]。智力理论与实践，2011,34（11）：121-125
何黎,何跃,霍叶青.微博用户特征分析和核心用户挖掘[J] ●●●●。情报理论与实践,2011,34(11):121-125.
[23]王晓光.微博用户行为特征和关系特征实证分析——以“新浪微博”为例[J]。图书情报服务，2010,54（14）：66-70
王晓光.微博客用户行为特征与关系特征实证分析——以“新浪微博”为例[J] .施工，2010，54（14）：66-70。
[24]新浪微博。阳光信贷[EB/OL]。http://service.account.weibo.com/sunshine/guize。
[25]连杰，周X，曹伟，等.SINA微博数据检索[J]。清华大学学报，2011,51（10）：1300-1305
廉捷,周欣,曹伟,等.新浪微博数据挖掘方案[J] 《中国日报》，2011，51（10）：1300-1305。
[26]杨M，尹J M，JI G L.非平衡数据分类方法综述[J]。南京师范大学学报，2008,8（4）：7-12
杨明,尹军梅,吉根林.不平衡数据分类方法综述[J] ●●●●。南京师范大学学报(工程技术版),2008,8(4):7-12. |
