本发明涉及一种识别微博异常用户的方法，包括：获取多个用户微博数据存储入数据库中；根据用户微博数据，以用户行为的时间间隔的统计分布做为用户的行为时间特征，并生成行为时间特征向量和界定参数；计算正常用户行为时间特征向量与待测用户行为时间特征间的Kullback-Leibler距离，将计算出的Kullback-Leibler距离超出界定参数的待测用户判定为异常用户；对异常用户的内容进行关键词抽取和展示。对应该方法，本发明还提供了一种识别微博异常用户的系统。本发明可以快速提取出异常用户的博文内容关键词，可以准确识别营销，广告等垃圾信息发布者，适用于多个微博服务平台检测，且具有准确性高，效率高，适用性广的优点。