邮件社团特殊人物发现算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 社团特殊人物发现算法概述 | 第14-21页 |
| 2.1 基于CNKM算法 | 第14-15页 |
| 2.2 KMM算法 | 第15-16页 |
| 2.3 基于有向赋权图的垃圾邮件社团发现算法 | 第16-17页 |
| 2.4 PageRank算法 | 第17-18页 |
| 2.5 HITS算法 | 第18页 |
| 2.6 EHITS算法 | 第18-19页 |
| 2.7 度数中心性 | 第19-20页 |
| 2.7.1 度数中心度 | 第19页 |
| 2.7.2 中间中心度 | 第19-20页 |
| 2.7.3 接近中心度 | 第20页 |
| 2.8 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 实验数据介绍 | 第21-27页 |
| 3.1 电子邮件相关介绍 | 第21-24页 |
| 3.1.1 电子邮件的优势 | 第21-22页 |
| 3.1.2 电子邮件格式介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.3 邮件可以提供的信息 | 第23页 |
| 3.1.4 邮件网络关联分析 | 第23-24页 |
| 3.2 实验数据介绍 | 第24-25页 |
| 3.3 邮件数据语料预处理 | 第25-26页 |
| 3.4 小结 | 第26-27页 |
| 第4章 垃圾邮件发现发送者算法 | 第27-45页 |
| 4.1 垃圾邮件发送者 | 第27-28页 |
| 4.1.1 垃圾邮件研究 | 第27-28页 |
| 4.1.2 垃圾邮件发送特征 | 第28页 |
| 4.2 垃圾邮件发现发送者算法 | 第28-34页 |
| 4.2.1 邮件网络建模 | 第28-30页 |
| 4.2.2 垃圾邮件社团挖掘算法 | 第30页 |
| 4.2.3 算法改进说明 | 第30-31页 |
| 4.2.4 垃圾邮件发现发送者算法 | 第31-34页 |
| 4.3 实验结果验证 | 第34-44页 |
| 4.3.1 邮件通联网络图 | 第34页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第34-36页 |
| 4.3.3 实验条件 | 第36页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第36-44页 |
| 4.4 小结 | 第44-45页 |
| 第5章 重要领导人物发现算法 | 第45-61页 |
| 5.1 邮件网络重要人物 | 第45-46页 |
| 5.1.1 邮件网络重要人物研究 | 第45-46页 |
| 5.1.2 邮件网络重要人物特征 | 第46页 |
| 5.2 邮件网络重要人物发现算法 | 第46-53页 |
| 5.2.1 EHITS算法的优点 | 第46-47页 |
| 5.2.2 邮件网络构建 | 第47页 |
| 5.2.3 EHITS算法描述 | 第47-50页 |
| 5.2.4 EHITS算法的改进 | 第50-51页 |
| 5.2.5 探讨算法收敛问题 | 第51-53页 |
| 5.3 算法验证 | 第53-59页 |
| 5.3.1 实验结果显示 | 第54-56页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第56-57页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 5.4 小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
