本文關(guān)鍵詞：社交媒體中協(xié)作用戶檢測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社交媒體的快速發(fā)展吸引了大量用戶,從而迅速成為企業(yè)和個(gè)人進(jìn)行營銷和推廣活動(dòng)的重要場所。在這些活動(dòng)中,通過帳號(hào)的有組織協(xié)作行為,可以迅速產(chǎn)生相似信息的大量重復(fù)出現(xiàn),從而提高信息的展示次數(shù),影響普通用戶。協(xié)作行為的發(fā)現(xiàn)與過濾對于垃圾信息清理、輿情分析、精準(zhǔn)營銷都具有重要作用。然而,由于社交媒體數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)更新迅速、協(xié)同行為相對密度低,社交媒體中準(zhǔn)確、高效地協(xié)作行為發(fā)現(xiàn)具有重要的研究意義。本文研究了社交媒體中的協(xié)作行為和協(xié)作用戶發(fā)現(xiàn)問題,主要貢獻(xiàn)如下：1.對社交媒體中采用協(xié)作行為進(jìn)行營銷和推廣的手段進(jìn)行了分類,定義并描述了四種典型的協(xié)作行為用戶,對它們的協(xié)作行為特征、用戶特征、數(shù)據(jù)特征進(jìn)行了分析,并分別設(shè)計(jì)了協(xié)作行為檢測方法,為社交媒體協(xié)作行為發(fā)現(xiàn)與過濾確定了框架。2.提出了基于局部敏感哈希(Locality-sensitive Hashing, LSH)的社交媒體消息重復(fù)性檢測方法,及其高效MapReduce實(shí)現(xiàn),以發(fā)現(xiàn)協(xié)作行為用戶所產(chǎn)生的大量近似重復(fù)性消息。這一方法所檢測到的協(xié)作行為用戶與其它用戶具有明顯不同的用戶信息、社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以及行為模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效定位隱式與顯式營銷帳號(hào)。3.利用帳號(hào)的轉(zhuǎn)發(fā)特征,提出了基于主題模型的社交媒體協(xié)作行為和協(xié)作帳號(hào)組發(fā)現(xiàn)方法。該方法首先利用帳號(hào)與消息、帳號(hào)與帳號(hào)之間的關(guān)系,確定帳號(hào)的轉(zhuǎn)發(fā)畫像(retweet profile,RP),并利用LDA方法,發(fā)現(xiàn)具有相似行為特征的帳號(hào)組。接著,我們基于少量訓(xùn)練數(shù)據(jù),利用標(biāo)簽傳遞方法,對協(xié)作行為帳號(hào)進(jìn)行分類,從而確定協(xié)作賬號(hào)組。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效發(fā)現(xiàn)水軍與傀儡帳號(hào)小組。4.本文的研究基于200萬微博帳號(hào)的5年消息,整理了包含1.8萬協(xié)作帳號(hào)及其消息內(nèi)容、行為記錄的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法的有效性,并為后續(xù)相關(guān)研究,提供了扎實(shí)的數(shù)據(jù)資源。綜上所述,本文從營銷和推廣行為檢測應(yīng)用需求、協(xié)作行為發(fā)現(xiàn)、協(xié)作帳號(hào)與帳號(hào)組的發(fā)現(xiàn)這三個(gè)方面開展了研究,在一個(gè)統(tǒng)一的框架下,提出了兩種協(xié)作行為和帳號(hào)發(fā)現(xiàn)方法,并通過海量真實(shí)數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：社交媒體 協(xié)作行為發(fā)現(xiàn) 重復(fù)檢測 主題模型 垃圾消息檢測
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-16
• 1.1 研究背景與意義12-14
• 1.2 本文工作14-15
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 相關(guān)工作16-26
• 2.1 社交媒體用戶行為分析16-18
• 2.2 垃圾信息檢測18-20
• 2.3 社交媒體垃圾用戶檢測20-24
• 2.3.1 垃圾用戶檢測21-23
• 2.3.2 垃圾用戶群體檢測23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第三章 社交媒體數(shù)據(jù)模型與問題描述26-34
• 3.1 數(shù)據(jù)模型26-29
• 3.1.1 用戶信息26
• 3.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)26-27
• 3.1.3 時(shí)間軸與微博27-29
• 3.2 問題描述29-32
• 3.3 本章小結(jié)32-34
• 第四章 基于近似重復(fù)性檢測的垃圾用戶過濾算法34-50
• 4.1 基于內(nèi)容的檢測框架介紹34-35
• 4.2 文本相似度計(jì)算35-37
• 4.3 基于哈希函數(shù)的算法37-43
• 4.3.1 最小哈希37-39
• 4.3.2 面向最小哈希的LSH39-41
• 4.3.3 算法優(yōu)化41-43
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與分析43-49
• 4.4.1 數(shù)據(jù)集與預(yù)處理43-44
• 4.4.2 性能測試44-45
• 4.4.3 用戶行為分析45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)用戶過濾方法50-84
• 5.1 協(xié)作用戶及協(xié)作用戶群體過濾框架50-52
• 5.2 基于主題模型的社區(qū)發(fā)現(xiàn)52-57
• 5.2.1 LDA介紹52-54
• 5.2.2 用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)54-57
• 5.3 基于賬號(hào)-消息關(guān)系的特征提取57-63
• 5.3.1 轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系建模57-62
• 5.3.2 用戶相似度計(jì)算62-63
• 5.4 基于賬號(hào)-賬號(hào)關(guān)系的特征提取63-67
• 5.4.1 基于轉(zhuǎn)發(fā)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)64
• 5.4.2 基于轉(zhuǎn)發(fā)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和內(nèi)容64-67
• 5.5 半監(jiān)督協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)垃圾用戶分類方法67-71
• 5.5.1 標(biāo)簽傳遞算法68-70
• 5.5.2 基于RP-LDA的標(biāo)簽傳遞算法70-71
• 5.5.3 協(xié)作垃圾用戶群體過濾71
• 5.6 實(shí)驗(yàn)與分析71-83
• 5.6.1 數(shù)據(jù)集71-72
• 5.6.2 直接轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系構(gòu)建72-73
• 5.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果73-81
• 5.6.4 垃圾用戶群體分析81-83
• 5.7 本章小結(jié)83-84
• 第六章 總結(jié)與展望84-88
• 6.1 總結(jié)84-85
• 6.2 展望85-88
• 附錄A 微博數(shù)據(jù)介紹88-94
• 參考文獻(xiàn)94-108
• 致謝108-110
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和科研情況110-111

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