【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,在線社交網(wǎng)站已成為人們獲取實時信息的重要渠道。然而,社交網(wǎng)站中信息傳播的便捷性也使其成為了網(wǎng)絡(luò)水軍散布廣告和詐騙信息的工具,給網(wǎng)絡(luò)環(huán)境帶來了嚴重的負面影響。另一方面,眾包服務(wù)的興起給多人在線合作提供了途徑,并由此催生了各種眾包平臺,但同時其中數(shù)量眾多的眾包營銷任務(wù)也誘使大量的眾包用戶以水軍的身份參與到社交網(wǎng)站的營銷推廣活動中。不同于傳統(tǒng)的由腳本控制的水軍賬號,這些眾包參與者的背后通常是真實的用戶,與正常用戶更為相似,也因此其發(fā)布的信息擁有更強的欺騙性,給水軍檢測帶來了新的挑戰(zhàn)。本文以新浪微博中的眾包營銷活動為研究場景。針對已有研究缺乏對于眾包機制的深層次挖掘以及忽略眾包水軍和營銷微博間緊密聯(lián)系性的問題,本文從用戶和微博兩個角度同時切入,分析并量化二者在眾包營銷活動中體現(xiàn)出來的異常特征,結(jié)合關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)拓撲,提出一種聯(lián)合檢測模型與算法,目的是更精確、全面地檢測眾包水軍及營銷微博。論文的主要內(nèi)容包括:首先,本文對用戶間的關(guān)注關(guān)系拓撲以及用戶與微博間的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系拓撲進行建模,針對因眾包營銷而產(chǎn)生的拓撲關(guān)系,基于標簽傳播和最優(yōu)化的思想,構(gòu)建相應(yīng)的優(yōu)化目標函數(shù)。在此基礎(chǔ)之上,進一步建立眾包營銷微博與水軍聯(lián)合檢測模型,將對眾包水軍與營銷微博的檢測問題轉(zhuǎn)化為帶約束的優(yōu)化目標求解問題。其次,本文從眾包營銷活動特有的機制出發(fā),從用戶屬性、行為、微博評論等不同角度挖掘二者的異常特征,并作為先驗知識加入到聯(lián)合檢測模型中。在此之后,基于交替迭代的思想,設(shè)計眾包營銷微博與水軍聯(lián)合檢測算法(Crowdturfing Microblogs and Spammers Co-detection Algorithm,CMSCA),對模型進行求解。最后,基于爬取的真實眾包營銷數(shù)據(jù)集,對算法的有效性進行實驗驗證并與相關(guān)算法進行對比。通過對本文實驗結(jié)果的分析可以得出:本文所提出的CMSCA算法相較于其他算法能更為準確地檢測眾包水軍與營銷微博;與此同時,本文提取的異常特征能有效地提升算法的檢測效果;除此之外,CMSCA算法中蘊含的聯(lián)合檢測的思想能夠充分利用眾包水軍與營銷微博之間的聯(lián)系,對二者的檢測結(jié)果有著互相促進的作用。本文對社交網(wǎng)站中眾包營銷活動的研究,不僅能夠幫助網(wǎng)站本身進一步完善其水軍檢測機制,減少因廣告詐騙信息的泛濫所導致的網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的浪費,而且也有助于社交網(wǎng)絡(luò)輿論信息的監(jiān)管,并最終為用戶創(chuàng)造更為良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.092
【圖文】：

東南大學碩士學位論文任務(wù)，要求用戶登錄自己的新浪微博賬號，對某一條指定的微博進行轉(zhuǎn)發(fā)評論，以進一步擴大原微博的受眾面。這種任務(wù)使得參與的眾包用戶成為水軍，做出與傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)水軍相似的行為。此類行為的目的一般是廣告營銷，而又以眾包任務(wù)的形式發(fā)布，因此本文將其稱為為“眾包營銷”。類似的眾包營銷現(xiàn)象在互聯(lián)網(wǎng)中并不少見，如 2010 年至2014 年，四年中奇虎 360 與騰訊兩家公司都被報道由于利益沖突而有雇傭水軍推廣自家軟件產(chǎn)品并攻擊對方的行為[7]。同時，上文中提到的“豆瓣”水軍刷分現(xiàn)象也是眾包營銷的一種體現(xiàn)，國內(nèi)網(wǎng)站中眾包營銷活動的猖獗可見一斑。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，近年來，全球的眾包網(wǎng)站中眾包營銷相關(guān)的任務(wù)的數(shù)量在持續(xù)上漲[9]，并且眾包水軍在參與眾包營銷活動時，會在新浪微博等社交媒體上發(fā)布大量垃圾信息，從而為特定產(chǎn)品提升在搜索引擎中的排名以及給網(wǎng)站增加流量，整個眾包活動的運作流程與實際效果能很有效地接近正常用戶[8]，因此也可以達到較強的欺騙性，對于眾包營銷活動的分析以及眾包水軍的檢測就顯得具有重大的現(xiàn)實意義。

新浪微博眾包營銷流程

可靠并具有時效性的數(shù)據(jù)集是對社交網(wǎng)絡(luò)展開研究的基礎(chǔ)。特別是本文所用戶相關(guān)的研究，更是需要真實的數(shù)據(jù)以支撐實驗工作，進而驗證算法的有效文以眾包營銷為研究場景，相比于一般的社交水軍場景更為特殊，目前未接受的公開數(shù)據(jù)集。因此，本文將從零開始對實驗所需數(shù)據(jù)進行采集。下面集的采集邏輯，對數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計分析以驗證其合理性和適用性，最后介紹的正負例標注方法。據(jù)集獲取文將從三打哈網(wǎng)站和新浪微博網(wǎng)站分別獲取眾包任務(wù)數(shù)據(jù)以及用戶與微博。爬蟲程序的實現(xiàn)方面，Scrapy 作為一款由 Python 開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲開源框架于框架的完整、易用和可拓展性。因此，本文以 Scrapy 框架為基礎(chǔ)進行相關(guān)工作，并在此基礎(chǔ)之上，結(jié)合高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 Redis，實現(xiàn)分布式的數(shù)據(jù)本文的數(shù)據(jù)采集總體框架如圖 2.3 所示：

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6 王允;《眾包與網(wǎng)絡(luò)協(xié)作翻譯》（第三章）翻譯報告[D];河南大學;2018年

7 孔曉曉;《眾包與網(wǎng)絡(luò)協(xié)作翻譯》（第二章）翻譯報告[D];河南大學;2018年

8 李海剛;《眾包與網(wǎng)絡(luò)協(xié)作翻譯》（第一章）翻譯報告[D];河南大學;2018年

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本文編號：2750622