社交网络下的垃圾信息处理算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 论文研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关概念与理论 | 第17-25页 |
| 2.1 社交网络概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 发展 | 第18-19页 |
| 2.2 互联网中存在的垃圾问题 | 第19-20页 |
| 2.3 微博垃圾信息过滤方法概述 | 第20-25页 |
| 2.3.1 微博概述 | 第20-23页 |
| 2.3.2 微博垃圾信息过滤方法 | 第23-25页 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的垃圾信息检测算法 | 第25-61页 |
| 3.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.2 基于贝叶斯网络的垃圾信息处理算法 | 第26-45页 |
| 3.2.1 垃圾信息检测算法思想 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于贝叶斯网络的垃圾信息检测算法描述 | 第28-32页 |
| 3.2.3 基于颜色分类的可视化垃圾行为特征提取 | 第32-38页 |
| 3.2.4 基于词项黑名单的微博内容特征选取 | 第38-44页 |
| 3.2.5 贝叶斯网络结构构建 | 第44-45页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第45-60页 |
| 3.3.1 对比实验相关算法 | 第45-49页 |
| 3.3.2 垃圾信息检测算法评价指标 | 第49-53页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第53-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 社区问答系统隐性垃圾答案沉降算法 | 第61-73页 |
| 4.1 社区问答系统概述 | 第61-62页 |
| 4.2 社区问答系统垃圾答案分类 | 第62-65页 |
| 4.2.1 显性垃圾答案 | 第62-63页 |
| 4.2.2 隐性垃圾答案 | 第63-65页 |
| 4.3 针对隐形垃圾信息的沉降算法 | 第65-71页 |
| 4.3.1 沉降算法思想 | 第65-68页 |
| 4.3.2 算法参数选取 | 第68-71页 |
| 4.4 实验设计 | 第71-72页 |
| 4.4.1 数据来源 | 第71页 |
| 4.4.2 实验及结果 | 第71-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读学位期间的论文发表及项目参与情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
