隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,醫(yī)藥論壇在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和醫(yī)療健康知識(shí)服務(wù)中扮演著重要角色,它也成為了網(wǎng)絡(luò)水軍覬覦的熱門(mén)目標(biāo)之一。許多無(wú)良商家雇傭水軍發(fā)布誘導(dǎo)信息,宣傳無(wú)資質(zhì)的產(chǎn)品和治療方法,如任由他們肆意而為,將會(huì)給廣大網(wǎng)民(包括病患)造成人身和財(cái)產(chǎn)損失。因此準(zhǔn)確識(shí)別和清除這些水軍變得尤為重要。醫(yī)藥論壇中的水軍有著和其他網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)所不同的特性。隨著網(wǎng)絡(luò)實(shí)名化的普及,醫(yī)藥論壇的水軍也從舊有的無(wú)所顧忌,到現(xiàn)在從行為上越來(lái)越趨近于正常用戶(hù),這給識(shí)別帶來(lái)了更大的難度和更高的要求,許多傳統(tǒng)的檢測(cè)方式已經(jīng)無(wú)法匹配新的場(chǎng)景也無(wú)法滿(mǎn)足新的需求。本文通過(guò)分析和提取醫(yī)藥論壇用戶(hù)的行為和關(guān)系特征,創(chuàng)建了多個(gè)醫(yī)藥論壇水軍檢測(cè)模型,包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。本文具體的工作有:(1)設(shè)計(jì)并部署了醫(yī)藥論壇網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集爬蟲(chóng)程序,在甜蜜家園平臺(tái)采集真實(shí)海量的用戶(hù)論壇數(shù)據(jù);(2)將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化、清洗和分析,從用戶(hù)信息特征、用戶(hù)行為特征、用戶(hù)論壇社交網(wǎng)絡(luò)特征、用戶(hù)行為關(guān)系四個(gè)角度分析數(shù)據(jù),并提取特征值。提出了單位在線時(shí)間回帖數(shù)、用戶(hù)活躍時(shí)段、發(fā)言時(shí)間間隔等新的特征,并將它們用于醫(yī)藥論壇網(wǎng)絡(luò)...

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1論文研究框架圖

一、論文研究框架二、本文組織結(jié)構(gòu)

圖2.2神經(jīng)元示意圖

一個(gè)基本的神經(jīng)元包括3個(gè)基本組成部分:輸入信號(hào)、線性組合和非線性激活函數(shù)。如圖所示:單個(gè)隱藏層的感知器的典型結(jié)構(gòu)如下圖所示,它通過(guò)將神經(jīng)元進(jìn)行堆疊得到,可以看到,隱藏層的輸出就是對(duì)輸入進(jìn)行線性變換和非線性變換。

圖2.3單層感知器示意圖

單個(gè)隱藏層的感知器的典型結(jié)構(gòu)如下圖所示,它通過(guò)將神經(jīng)元進(jìn)行堆疊得到,可以看到,隱藏層的輸出就是對(duì)輸入進(jìn)行線性變換和非線性變換。多層感知器,也稱(chēng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖所示,單層感知器是它的一種特殊形式。多層感知器分為3個(gè)部分:輸入層,隱藏層,輸出層,其中隱藏層可以包括一層或者多層;每一....

圖2.4多層感知器示意圖

多層感知器,也稱(chēng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖所示,單層感知器是它的一種特殊形式。多層感知器分為3個(gè)部分:輸入層,隱藏層,輸出層,其中隱藏層可以包括一層或者多層;每一層都由若干神經(jīng)元組成,每個(gè)神經(jīng)元承擔(dān)的計(jì)算功能包括線性加權(quán)和非線性變換;層與層之間通過(guò)權(quán)值建立連接,后一層的每個(gè)神經(jīng)元與前一層....

本文編號(hào)：3974022