本文關(guān)鍵詞： 在線社交網(wǎng)絡(luò) 群體發(fā)現(xiàn) 惡意行為群體　出處：《電子與信息學(xué)報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：群體是在線社交網(wǎng)絡(luò)重要的中觀組織。群體發(fā)現(xiàn)不僅有重要的理論意義,還推動了在線社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與發(fā)展,有廣泛的應(yīng)用前景。該文總結(jié)論述了在線社交網(wǎng)絡(luò)群體發(fā)現(xiàn)的研究進(jìn)展。在分析群體形成機(jī)理的基礎(chǔ)上定義在線社交網(wǎng)絡(luò)群體,并介紹群體發(fā)現(xiàn)問題。根據(jù)挖掘群體時采用的不同特征,該文分別闡述基于個體屬性特征的群體發(fā)現(xiàn)方法和綜合屬性與結(jié)構(gòu)特征的群體發(fā)現(xiàn)方法。隨后從特征選取和檢測算法兩個方面重點介紹了惡意行為群體的發(fā)現(xiàn)方法。最后,對群體發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步的研究方向進(jìn)行展望。
[Abstract]:Group discovery not only has important theoretical significance, but also promotes the application and development of online social network. This paper summarizes and discusses the research progress of online social network group discovery, and defines the online social network group on the basis of analyzing the formation mechanism of online social network. And introduce the problem of group discovery. According to the different characteristics of mining group, In this paper, the group discovery method based on individual attribute feature and the group discovery method based on the combination of attribute and structure feature are introduced, and then the discovery method of malicious behavior group is introduced from two aspects: feature selection and detection algorithm. Finally, The future research direction of population discovery is prospected.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;信息內(nèi)容分析技術(shù)國家工程實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(U1636105) 國家973計劃項目(2013CB329603)~~
【分類號】：TP393.09

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1 杜p，

本文編號：1536697