隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)社交已經(jīng)成為大多數(shù)人必不可少的生活方式。在利益的驅(qū)動下,針對社交網(wǎng)絡(luò)的攻擊也變得越來越頻繁。與單個用戶相比,由多個用戶合謀發(fā)起的Sybil攻擊破壞性更強。Sybil用戶團體特點是組織性和結(jié)構(gòu)性都很強,團體內(nèi)的用戶會幾乎同時段對相同目標店鋪發(fā)起Sybil攻擊,這種Sybil攻擊能夠在較短時間內(nèi)對目標店鋪聲譽評分造成巨大變化,聲譽評分急劇上升或是下降取決于Sybil活動的雇傭者是店鋪本身還是其競爭對手。無論結(jié)果如何,都對正常的市場秩序造成了損害。因此需要一種有效的識別在線社交網(wǎng)絡(luò)中Sybil攻擊的方法。本論文主要研究了如何有效識別社交網(wǎng)絡(luò)中的Sybil攻擊的算法。本文以用戶評價類社交網(wǎng)站大眾點評網(wǎng)為研究對象,設(shè)計了基于改進的邏輯回歸算法的識別社交網(wǎng)站的Sybil攻擊的方案。首先爬取大眾點評網(wǎng)上一段時間內(nèi)用戶對排名靠前商家的評論數(shù)據(jù),獲得了用戶評價數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)的采集用到了網(wǎng)上現(xiàn)有的采集工具。其次對獲取的數(shù)據(jù)集進行了數(shù)據(jù)清洗工作,包括對數(shù)據(jù)集里面的缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等臟數(shù)據(jù)進行處理。獲得可以使用的評價數(shù)據(jù)集,為接下來的特征分析、模型構(gòu)建和實驗驗證等工作... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

總體評分各分段人數(shù)分布圖

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文第四章社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘分析25數(shù)據(jù)各字段說明如下：用戶ID，字段類型為long，字段表示為Review_ID，字段為九位數(shù)字，如377313283代表其中一個用戶；點評餐廳名，字段類型為string，字段表示為Merchant，如：廣東道至正餐廳(區(qū)莊店)；餐廳評分（包括整體評分，味道、環(huán)境、服務(wù)分項評分），字段類型均為int，字段表示分別為Rating、Score_taste、Score_environment、Score_service，評分從0到5分別表示滿意程度，分數(shù)越高表示用戶越滿意；如圖4.1到4.4分別為各項評分人數(shù)分布圖。圖4.1總體評分各分段人數(shù)分布圖圖4.2口味評分各分段人數(shù)分布圖

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文第四章社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘分析26圖4.3環(huán)境評分各分段人數(shù)分布圖圖4.4服務(wù)評分各分段人數(shù)分布圖從總體評分和各項評分分段分布圖來看，評分3及以上的人數(shù)為大多數(shù)，評分3以下的人數(shù)占比較校且總體評分和各分項評分在各分段的人數(shù)分布趨勢一致。點評時間，字段類型為time，字段表示為Time，如2018年10月1日；點評獲得點贊數(shù)和評論數(shù)，字段類型均為int，字段表示為Num_thumbs_up和Num_response；

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于詞向量和增量聚類的短文本聚類算法[J]. 楊波,楊文忠,殷亞博,何雪琴,袁婷婷,劉澤洋.  計算機工程與設(shè)計. 2019(10)
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[3]社交網(wǎng)絡(luò)中基于模塊度最大化的標簽傳播算法的研究[J]. 陳晶,萬云.  通信學報. 2017(02)
[4]利用加權(quán)用戶關(guān)系圖的譜分析探測大規(guī)模電子商務(wù)水軍團體[J]. 韓忠明,楊珂,譚旭升.  計算機學報. 2017(04)
[5]針對有向社交網(wǎng)絡(luò)的Sybil檢測方法[J]. 王永程,孟艷紅.  西安電子科技大學學報. 2016(02)
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[7]網(wǎng)絡(luò)水軍識別研究[J]. 莫倩,楊珂.  軟件學報. 2014(07)
[8]基于Web數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)站知識獲取及應(yīng)用——以大眾點評網(wǎng)為例[J]. 尤建新,孟銀薇.  上海大學學報(自然科學版). 2014(03)
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博士論文
[1]垃圾短信過濾關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 黃文良.浙江大學 2008

碩士論文
[1]基于改進階梯網(wǎng)絡(luò)算法的廣告轉(zhuǎn)化率預(yù)測[D]. 李巖.江蘇科技大學 2019
[2]眾包營銷中微博與水軍的聯(lián)合檢測[D]. 倪澤陽.東南大學 2018
[3]基于機器學習的水軍識別及話題影響力分析研究[D]. 高云雪.北京工業(yè)大學 2018
[4]基于淘寶用戶評價情感分析的綜合排序方法[D]. 李圓圓.華中科技大學 2018
[5]社交網(wǎng)絡(luò)女巫攻擊防御策略研究[D]. 司書山.重慶郵電大學 2018
[6]基于微博的一種用戶影響力度量方法研究及實現(xiàn)[D]. 沈徽.燕山大學 2015
[7]C2C電子商務(wù)中虛假評價用戶的識別方法研究[D]. 許敏.南京師范大學 2014



本文編號：3438629