| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 社交网络人物行为分析 | 第13-14页 |
| 1.2.2 垃圾账号识别 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 相关背景知识 | 第17-23页 |
| 2.1 社交网络中的人物行为 | 第17-18页 |
| 2.2 人物行为特征化描述 | 第18-19页 |
| 2.3 基于图的人物行为描述 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于局部网络特性分析的社交网络垃圾账号识别 | 第23-42页 |
| 3.1 研究背景 | 第23-24页 |
| 3.2 行为特征提取 | 第24-29页 |
| 3.2.1 基于图的特征 | 第24-28页 |
| 3.2.2 网络结构对称性特征 | 第28-29页 |
| 3.3 基于监督学习的垃圾账号识别 | 第29-30页 |
| 3.4 测试分析 | 第30-41页 |
| 3.4.1 数据来源 | 第30-35页 |
| 3.4.2 数据预处理 | 第35-36页 |
| 3.4.3 识别结果 | 第36-39页 |
| 3.4.4 结果分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于全局行为分析的社交网络垃圾账号识别 | 第42-63页 |
| 4.1 研究背景 | 第42页 |
| 4.2 行为特征提取 | 第42-44页 |
| 4.3 基于半监督学习的垃圾账号识别 | 第44-50页 |
| 4.3.1 用户关系特征提取 | 第44-49页 |
| 4.3.2 半监督学习 | 第49-50页 |
| 4.4 测试分析 | 第50-62页 |
| 4.4.1 数据集 | 第50-54页 |
| 4.4.2 全局图构建 | 第54-56页 |
| 4.4.3 识别结果 | 第56-61页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第68页 |