基于二部图投影的虚假评论人群组检测算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 概述 | 第10-11页 |
| 1.2 主要研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状及存在的问题 | 第12-15页 |
| 1.4 论文的研究内容与创新 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 主要创新 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的结构 | 第17-18页 |
| 第2章 数据集的获取及预处理 | 第18-20页 |
| 2.1 数据集的获取 | 第18页 |
| 2.2 数据集预处理 | 第18-19页 |
| 2.3 真实评论人数据格式分析 | 第19-20页 |
| 第3章 虚假评论人群组模型 | 第20-32页 |
| 3.1 相关工作介绍 | 第20-21页 |
| 3.2 评论数据集模型 | 第21页 |
| 3.3 基于评论数据集的二部图模型 | 第21-23页 |
| 3.4 松散虚假评论人群组定义 | 第23-25页 |
| 3.5 虚假评论人群组特征 | 第25-32页 |
| 第4章 虚假评论人群组检测算法 | 第32-40页 |
| 4.1 虚假评论人群组生成算法（GSBP） | 第32-35页 |
| 4.2 虚假评论人候选群组生成算法 | 第35-37页 |
| 4.3 时间窗影响 | 第37-40页 |
| 第5章 实验及结果 | 第40-61页 |
| 5.1 实验数据集 | 第40页 |
| 5.2 人工评估 | 第40-42页 |
| 5.3 实验分析虚假评论人群组特征 | 第42-43页 |
| 5.4 算法性能 | 第43-47页 |
| 5.5 参数影响 | 第47-49页 |
| 5.6 与FIM算法比较 | 第49-51页 |
| 5.7 人工评估检测软件介绍 | 第51-58页 |
| 5.8 案例分析 | 第58-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
