當(dāng)前,人們獲取信息的方式愈發(fā)多樣化,從傳統(tǒng)紙媒到新聞APP到現(xiàn)在的社交媒體網(wǎng)絡(luò)（OSN,online social network）。微博平臺正是OSN的一種。隨著微博的流行,人們從微博上接觸到的資訊卻不能得到可信的保障。因為人人都可以成為新聞的源頭,人人都可以成為新聞的傳播者。同時常有惡意用戶為了達到自己的目的,發(fā)布或傳播一些不實的言論。這些言論會干擾正常用戶的判斷,從而被人利用。因此,為微博進行可信度評估是一個切實可行的方法,來為用戶過濾惡意或者無關(guān)的資訊,凈化話題廣場和用戶時間線。本文的研究就是針對微博中的用戶和特定話題下的微博內(nèi)容進行可信度評估。針對微博用戶可信度評估的問題,本文提出了基于信任傳播的用戶可信度評估算法。本文考慮了惡意用戶通過建立虛假社交關(guān)系來攻擊算法和人工選取種子集的高消耗低精度的情況,提出了三種優(yōu)化策略——基于社交活躍度和相似度的剪枝算法、基于聚類的種子節(jié)點選取算法和基于雙向信任傳播的傳播算法。剪枝算法可以修剪掉惡意用戶和正常用戶建立起的攻擊邊。種子節(jié)點選取算法將聚類算法和人工選取結(jié)合,能夠半自動地選取出高可用的種子節(jié)點集。最后基于雙向信任傳播的傳播算法利用用... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 微博用戶可信度評估的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于用戶行為的方法
        1.2.2 基于用戶社交關(guān)系圖的方法
        1.2.3 研究現(xiàn)狀小結(jié)
    1.3 微博內(nèi)容可信度評估的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 基于分類的方法
        1.3.2 基于傳播的方法
        1.3.3 基于調(diào)查的方法
        1.3.4 研究現(xiàn)狀小結(jié)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及研究內(nèi)容
第2章 相關(guān)理論技術(shù)研究現(xiàn)狀
    2.1 微博用戶信任評估相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        2.1.1 用戶社交關(guān)系圖
        2.1.2 相似度計算
        2.1.3 K-means算法
        2.1.4 PageRank算法
    2.2 論文中的相關(guān)技術(shù)研究
        2.2.1 異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)圖
        2.2.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
        2.2.3 TF-IDF
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于信任傳播的微博用戶信任評估算法
    3.1 引言
    3.2 用戶可信度評估模型建立
        3.2.1 相關(guān)概念介紹
        3.2.2 基于聚類算法的種子節(jié)點選取
        3.2.3 基于社交活躍度和相似度的剪枝算法
        3.2.4 基于雙向信任傳播的傳播算法
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 實驗設(shè)計
        3.3.2 種子結(jié)點選取算法的性能
        3.3.3 剪枝算法的性能
        3.3.4 信任評估算法的性能
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的微博內(nèi)容可信度評估算法
    4.1 引言
    4.2 內(nèi)容可信度評估模型建立
        4.2.1 概念定義
        4.2.2 基于相似度的微博內(nèi)容可信度偏差化初始
        4.2.3 基于混合傳播規(guī)則的微博可信度傳播
    4.3 實驗結(jié)果分析
        4.3.1 實驗設(shè)計
        4.3.2 實驗過程
        4.3.3 實驗分析
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝



本文編號：3436939