当前网络犯罪具有手段多样化,互动性、隐蔽性高的特点,使得网络犯罪案件的侦破难度越来越高,采用传统的侦破方法往往耗费大量的人力物力和时间成本。面对互联网社交平台上的海量数据,如何获取其中最有价值的信息和如何利用这些信息生成具实用价值的知识图谱便成为一个难题。在各类网络犯罪黑产中,网络水军作为最广为人知的一种网络犯罪行为颇具代表性。早在BBS时代,“灌水”一词就已出现,如今在各大论坛,微博,qq群组都能看到他们的身影。网络水军传播大量无价值信息,违法信息,诱导舆论导向,扰乱网络安全秩序,造成网络资源的极大浪费,始终是一个令论坛管理员和网络工作者头疼的问题。本文以网络水军为例,提出了一种基于社交平台（以QQ为例）的知识图谱构造方法,分为数据收集部分和数据分析两大部分。在数据收集部分,本文设计并开发了专门用于和网络水军进行自动聊天对话的AI程序,利用该程序主动和水军行业嫌疑者进行一对一的对话来获取最有价值的第一手资料。在数据分析部分,本文设计了动态知识图谱生成算法,并以聊天记录文本为数据源,大大提高了知识图谱的针对性和准确性。本文设计的AI程序主要由有限状态机（FSM）、对话管理器和知识库三大模块构。FSM进行最基础的对话控制;对话管理器运用了经语料库训练的word2vec模型来进行自然语言处理,进而对对方的消息进行语义分析和识别,是整个程序的核心模块;知识库包含了大量水军相关对话文本,以从相关论坛抓取的回帖记录为基础,通过聚类算法生成。对话管理器通过检索知识库中的数据实现对某些问题的回应和对突发情况的处理。数据分析部分通过提取数据中的实体和实体之间的关系,将实体和关系矩阵化,进而得到大量结构紧凑的知识图谱。为了保证知识图谱能随着数据源不断更新,本文还设计了紧凑型知识图谱的合并算法,在数据更新过程中将新生成的紧凑型知识图谱不断与已有图谱合并,使得知识图谱的内容和规模也随之不断丰富和扩展。最后,本文根据生成的知识图谱和对收集到数据的分析,总结了当前网络水军行业的现状,组织方式和运作手段,具有一定的现实意义和参考价值。