在线金融论坛恶意用户群组检测方法及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 本文研究内容和主要工作 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究目标和方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 拟解决的关键问题 | 第10页 |
| 1.3 本文创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织 | 第11-12页 |
| 第二章 相关工作研究 | 第12-17页 |
| 2.1 情感分析 | 第12-13页 |
| 2.2 网络拓扑特征 | 第13-14页 |
| 2.3 社区检测 | 第14-15页 |
| 2.4 社区检测评价 | 第15-17页 |
| 第三章 实验数据采集与存储 | 第17-20页 |
| 3.1 问题定义 | 第17页 |
| 3.2 数据采集与存储 | 第17-19页 |
| 3.3 本章总结 | 第19-20页 |
| 第四章 基于情感分析的网络关系建模 | 第20-25页 |
| 4.1 用户行为分析 | 第20-22页 |
| 4.2 网络拓扑结构 | 第22-24页 |
| 4.2.1 相似情感网络定义 | 第22-23页 |
| 4.2.2 相似情感网络统计学特征 | 第23-24页 |
| 4.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第五章 基于节点拓扑结构和属性的重叠社区检测算法 | 第25-38页 |
| 5.1 算法介绍 | 第25-31页 |
| 5.1.1 问题描述 | 第25页 |
| 5.1.2 计算方法 | 第25-27页 |
| 5.1.3 算法流程 | 第27-30页 |
| 5.1.4 算法复杂度分析 | 第30页 |
| 5.1.5 算法示例 | 第30-31页 |
| 5.2 实验 | 第31-36页 |
| 5.2.1 实验设置 | 第31-32页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第32-36页 |
| 5.3 外部指标的选取 | 第36-37页 |
| 5.3.1 恶意用户群组的案例分析 | 第36-37页 |
| 5.4 本章总结 | 第37-38页 |
| 第六章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第38页 |
| 6.2 未来展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 参与的科研项目成果 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
