本文選題：水軍　切入點：水軍團體　出處：《計算機學報》2017年04期

【摘要】：電子商務水軍的識別已成為眾多網(wǎng)絡水軍識別領(lǐng)域中較為突出的研究問題.已有電子商務水軍識別研究多關(guān)注網(wǎng)絡水軍自身屬性和行為特征,以發(fā)現(xiàn)隱藏其中的網(wǎng)絡水軍行為模式.電子商務服務急速擴張刺激以獲取經(jīng)濟利益為目的的大規(guī)模水軍傀儡賬號泛濫,水軍逐漸形成團體規(guī)模.大規(guī)模水軍泛濫使得單獨網(wǎng)絡水軍的行為更加趨向正常用戶,團體內(nèi)部成員間不具有明顯相似性,基于特征模式識別的研究方法無法很好地發(fā)現(xiàn)該類電子商務水軍.文中定義電子商務用戶的加權(quán)用戶關(guān)系圖模型,分析其譜特征定位用戶關(guān)系圖中的異常關(guān)系結(jié)構(gòu),從而找出隱藏其后的大規(guī)模電商水軍團體,并提出一種基于用戶關(guān)系圖模型定位大規(guī)模電商水軍團體的算法.文中在兩個國內(nèi)外最具代表性的電子商務平臺(淘寶、亞馬遜)數(shù)據(jù)集上進行了大量實驗,并評估了算法的不同參數(shù)定位電商水軍團體的能力.實驗結(jié)果表明文中提出的加權(quán)用戶關(guān)系圖異常結(jié)構(gòu)能夠很好地定位隱藏較深的大規(guī)模電子商務網(wǎng)絡水軍團體,且加權(quán)用戶關(guān)系圖定位電子商務網(wǎng)絡水軍團體的能力優(yōu)于非加權(quán)用戶關(guān)系圖.
[Abstract]:The identification of E-commerce water army has become a more prominent research problem in many fields of network army identification. The research on the identification of electronic commerce water army has paid more attention to its own attributes and behavior characteristics. In order to discover the behavior pattern of the network water army hidden in it. The rapid expansion of electronic commerce service stimulates the large-scale water army puppet account to obtain the economic benefit as the goal is overflowing, The large-scale flooding of the water army makes the behavior of the individual network navy more likely to be normal, and there is no obvious similarity among the members of the group. The research method based on feature pattern recognition can not find out this kind of electronic commerce army. In this paper, the weighted user relationship graph model of electronic commerce users is defined, and its spectral features are analyzed to locate the abnormal relationship structure in the user relationship diagram. In order to find out the large scale electronic commerce and water army group hidden behind, and put forward an algorithm to locate the large scale electronic commerce water army group based on the user relation graph model. In this paper, two most representative electronic commerce platforms (Taobao, Taobao), which are the most representative electronic commerce platform at home and abroad, are proposed in this paper. Amazon has done a lot of experiments on the data set, The experimental results show that the abnormal structure of weighted user relationship graph can well locate the large scale electronic commerce military groups, which are hidden deeply in the electronic commerce network, and evaluate the ability of the algorithm to locate the electronic commerce military groups with different parameters. Moreover, the ability of weighted user relationship diagram to locate e-commerce network navy group is superior to that of non-weighted user relationship chart.
【作者單位】： 北京工商大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61170112) 教育部人文社會科學研究青年基金(13YJC860006)資助~~
【分類號】：F724.6;TP393.09

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本文編號：1672369