本文選題：異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò) + 垃圾賬號�。� 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著諸如推特、新浪微博一類的新型社交網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展,人們的生活和娛樂方式也發(fā)生了巨大的變化。社交網(wǎng)絡(luò)為用戶提供了在第一時(shí)間獲取或發(fā)布多類型的信息如文本、圖片、音頻和視頻的平臺,在人們的日常生活中占有越來越重要的地位。然而,在社交網(wǎng)絡(luò)為用戶提供了信息交換平臺的同時(shí),垃圾賬號的泛濫嚴(yán)重破壞了社交網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)平衡和用戶體驗(yàn)。經(jīng)過調(diào)研本課題將垃圾賬號定義為主要以“僵尸粉”形式存在的、受機(jī)器控制的僵尸賬號和以發(fā)送垃圾廣告或其他垃圾信息為目的垃圾營銷賬號。本課題以新浪微博中的垃圾賬號為研究對象,在對微博垃圾賬號的行為特點(diǎn)的分析基礎(chǔ)上,采用了一系列的垃圾賬號檢測方法,并最終通過異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了多類型數(shù)據(jù)結(jié)合的垃圾賬號檢測。本課題完成的工作分為以下幾個(gè)方面:1.研究新浪微博數(shù)據(jù)的高效爬取和存儲。2.對當(dāng)前新浪微博平臺中的垃圾賬號的行為模式進(jìn)行了分析和總結(jié),并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)特征分析,使用從用戶信息和博文信息中抽取的統(tǒng)計(jì)特征實(shí)現(xiàn)垃圾賬號的檢測。3.根據(jù)微博文本的特點(diǎn)如長度短、用詞不規(guī)律以及特殊符號的使用等,設(shè)計(jì)了微博文本預(yù)處理過程和以詞向量為基礎(chǔ)的文本表示模型,通過特征選擇和分類算法,實(shí)現(xiàn)基于文本的垃圾賬號檢測。4.研究異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)的相似度算法,構(gòu)建了微博中的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò),提出了微博用戶信息、博文信息和用戶社交信息三類信息的合理結(jié)合方案以提升垃圾賬號檢測的效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of new social networks such as Twitter and Sina Weibo, the way people live and play has changed dramatically. Social network provides a platform for users to obtain or publish many kinds of information such as text, picture, audio and video in the first time, which plays an increasingly important role in people's daily life. However, while social networks provide users with a platform for information exchange, the proliferation of spam accounts seriously undermines the ecological balance and user experience of social networks. After the investigation, the spam account is defined as the zombie account which exists mainly in the form of "zombie powder" and the spam marketing account for sending spam advertisement or other spam information. This subject takes the spam account in Sina Weibo as the research object, based on the analysis of the behavior characteristics of the Weibo spam account, a series of spam account detection methods are adopted. And finally through heterogeneous information network to achieve multiple types of data combined with spam account detection. The work accomplished in this project is divided into the following aspects: 1. Research Sina Weibo data efficient crawling and storage. 2. This paper analyzes and summarizes the behavior pattern of spam account in the current Sina Weibo platform, and analyzes the statistical characteristics on the basis of which, using the statistical features extracted from user information and blog post information to realize the detection of spam account. 3. According to the characteristics of Weibo texts, such as short length, irregular use of words and the use of special symbols, the preprocessing process of Weibo text and the text representation model based on word vector are designed, and the algorithm of feature selection and classification is adopted. Implementation of text-based spam account detection. 4. This paper studies heterogeneous information network and related similarity algorithms, constructs heterogeneous information network in Weibo, and proposes a reasonable combination of Weibo user information, blog information and user social information to improve the effect of spam account detection. The experimental results show that the method is effective.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.092

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4 趙缶;學(xué)學(xué)新加坡 立法治理垃圾短信[N];深圳特區(qū)報(bào);2012年

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7 劉杰;基于用戶評價(jià)的垃圾評論檢測[D];東南大學(xué);2015年

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10 邱斌;垃圾信息的通用自動化監(jiān)測分析方法及電信運(yùn)營商防范研究[D];南京郵電大學(xué);2016年

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本文編號：2065238