微博恶意用户识别—硕士毕业论文下载



微博恶意用户识别

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微博恶意用户识别

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
ABSTRACT	第8-13页
1 绪论	第13-18页
· 研究背景	第13-14页
· 研究意义	第14-15页
· 国内外研究现状	第15-17页
· 论文主要内容	第17-18页
2 主要技术和基本理论	第18-30页
· 微博基础研究	第18-21页
· 微博相关概念	第18-19页
· 微博的传播特点	第19页
· 微博社交模式	第19-21页
· 博弈论基础研究	第21-23页
· 博弈论相关概念	第21页
· 博弈论的分类	第21-22页
· 博弈论的相关定义	第22-23页
· 机器学习	第23-27页
· 基本概念	第23-24页
· 支持向量机	第24-26页
· 基于随机游走的标签分类	第26-27页
· 蚁群算法	第27-28页
· 本章小结	第28-30页
3 微博恶意用户行为策略研究	第30-39页
· 微博用户样本收集	第30-33页
· 建立主动型微博蜜罐	第30-31页
· 使用爬虫程序	第31-32页
· 购买粉丝	第32页
· 关键词搜索	第32-33页
· 恶意用户分类	第33-34页
· 激进策略恶意用户	第33-34页
· 谨慎策略恶意用户	第34页
· 恶意用户特征分析	第34-38页
· 本章小结	第38-39页
4 基于博弈论的微博用户谨慎度	第39-54页
· 谨慎度	第39-40页
· 用户行为博弈模型	第40-44页
· 基于谨慎度的用户行为博弈模型	第44-45页
· 用户谨慎度的求解	第45-46页
· 基于谨慎度的参数调整	第46-49页
· 响应率	第47-48页
· 聚类系数	第48-49页
· 相关实验与结果分析	第49-52页
· 本章小结	第52-54页
5 基于CARW算法的微博恶意用户识别	第54-74页
· 群体随机游走算法框架搭建	第54-57页
· 微博恶意用户识别问题刻画	第54-56页
· 群体随机游走模型	第56-57页
· 微博用户关系强度	第57-62页
· 链接相关度	第58-59页
· 文本相似度	第59-60页
· 行为相似度	第60-61页
· 微博用户关系强度	第61-62页
· 基于置信度的多蚁群随机游走分类算法	第62-69页
· 多蚁群随机游走建模	第62-64页
· 多蚁群随机游走分类算法	第64-68页
· 基于置信度的多蚁群随机游走	第68-69页
· 利用CARW算法识别微博恶意用户	第69-71页
· 相关实验与结果分析	第71-73页
· 本章小结	第73-74页
6 总结与展望	第74-75页
参考文献	第75-79页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第79-81页
	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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