本发明涉及一种基于增量学习的集成式自适应水军识别方法，采用集成式模型，集成了传统分类器A和神经网络分类器B，传统分类器A，用于学习离散的用户信息特征，基于RNN的神经网络模型属于神经网络分类器B，通过深度学习捕获文本序列中的语言特征，集成式模型可以自适应水军特征的变化，通过多个模型同时对水军特征进行学习，以互补的形式提高了模型的识别准确率。同时增量学习通过不断学习新的样本特征，能够自适应的拟合用户各类特征的变化，无需重新收集新样本，无需重新训练模型，提升了模型可持续性效应，减少了各方人力成本。通过增量学习，模型可以实现更好的泛化性能。