| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 社交网络与虚假信息概述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 社交网络发展演化 | 第12-14页 |
| 1.2.2 社交网络虚假信息 | 第14-15页 |
| 1.2.3 网络水军与异常账户 | 第15页 |
| 1.3 研究现状介绍 | 第15-17页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 论文结构与安排 | 第18-19页 |
| 第二章 社交网络异常账户检测的相关理论 | 第19-33页 |
| 2.1 信任网络理论与应用 | 第19-23页 |
| 2.1.1 信任网络介绍 | 第19-20页 |
| 2.1.2 信任管理与声誉计算 | 第20-22页 |
| 2.1.3 信任的应用 | 第22-23页 |
| 2.2 粗糙集基本理论概述 | 第23-26页 |
| 2.2.1 粗糙集理论的知识表述与知识约减 | 第24-25页 |
| 2.2.2 分类质量与属性重要度 | 第25-26页 |
| 2.3 基于排序策略的信息过滤方法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 信息过滤基本流程 | 第26-28页 |
| 2.3.2 信息过滤基本策略 | 第28-30页 |
| 2.4 评估指标 | 第30-31页 |
| 2.4.1 查准率和召回率 | 第30-31页 |
| 2.4.2 AP 和 MAP | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于信任的社交网络异常账户检测方法 | 第33-49页 |
| 3.1 信任度计算模型 | 第33-35页 |
| 3.1.1 信任度定义 | 第33页 |
| 3.1.2 模型介绍 | 第33-35页 |
| 3.2 特征分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 账户特征 | 第35-36页 |
| 3.2.2 行为特征 | 第36-37页 |
| 3.3 特征约减与特征权重 | 第37-38页 |
| 3.4 信任度计算 | 第38-40页 |
| 3.5 实验及结果 | 第40-47页 |
| 3.5.1 账户分类与获取方法 | 第40-41页 |
| 3.5.2 数据采集方法 | 第41-42页 |
| 3.5.3 信任度评估 | 第42-47页 |
| 3.5.4 虚假账户检测 | 第47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于账户交互行为的信任度挖掘 | 第49-59页 |
| 4.1 PageRank 算法在社交网络中应用的可行性分析 | 第49-52页 |
| 4.2 基于交互行为的 AccountRank 算法设计 | 第52-55页 |
| 4.2.1 社交网络账户间关系特殊性分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于交互行为的改进方法描述 | 第53-55页 |
| 4.3 实验测试与现象分析 | 第55-58页 |
| 4.3.1 账户间交互差异性分析 | 第55-57页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第66-68页 |