摘要 | 第10-12页 |
ABSTRACT | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第15-35页 |
1.1 研究背景及意义 | 第15-19页 |
1.1.1 互联网发展现状 | 第15-16页 |
1.1.2 用户身份同一性判定 | 第16-18页 |
1.1.3 身份同一性判定面临的挑战 | 第18-19页 |
1.2 相关研究工作 | 第19-30页 |
1.2.1 用户特征分析技术 | 第19-24页 |
1.2.2 文本分析技术 | 第24-27页 |
1.2.3 水军发现技术 | 第27-29页 |
1.2.4 相似性度量方法 | 第29-30页 |
1.3 本文课题来源 | 第30页 |
1.4 本文的工作与创新 | 第30-33页 |
1.4.1 主要研究工作 | 第30-31页 |
1.4.2 主要创新点 | 第31-33页 |
1.5 论文结构 | 第33-35页 |
第二章 互联网账户注册身份信息的同一性匹配方法 | 第35-51页 |
2.1 问题描述 | 第35-37页 |
2.2 相关研究 | 第37-38页 |
2.3 账户注册身份信息的模式相关匹配 | 第38-40页 |
2.3.1 账户注册身份信息形式化定义 | 第38-39页 |
2.3.2 标识属性对比方法 | 第39-40页 |
2.4 账户注册身份信息的二部图匹配方法 | 第40-46页 |
2.4.1 字符串对比方法分析 | 第41-43页 |
2.4.2 二部图扩展最大权匹配 | 第43-45页 |
2.4.3 身份匹配方法的综合分析 | 第45-46页 |
2.5 实验分析 | 第46-50页 |
2.5.1 实验数据 | 第46页 |
2.5.2 标识属性度量及准确率分析 | 第46-48页 |
2.5.3 账户身份匹配实验分析 | 第48-50页 |
2.6 本章小结 | 第50-51页 |
第三章 基于账户名多维特征分析的身份同一性判定及检索方法 | 第51-71页 |
3.1 问题描述 | 第51-52页 |
3.2 相关研究 | 第52-53页 |
3.3 账户名特征分析 | 第53-62页 |
3.3.1 命名特征 | 第53-58页 |
3.3.2 更名特征 | 第58-62页 |
3.4 账户名的身份同一性判定及检索 | 第62-65页 |
3.4.1 账户名的同一性判定问题解决方法 | 第62-64页 |
3.4.2 账户名的同一性检索问题解决方法 | 第64-65页 |
3.5 实验分析 | 第65-69页 |
3.5.1 实验数据 | 第65-66页 |
3.5.2 同一性判定与检索的有效性验证 | 第66-69页 |
3.6 本章小结 | 第69-71页 |
第四章 基于评论情感倾向分析的疑似傀儡账户群体结构发现方法 | 第71-89页 |
4.1 问题描述 | 第71-73页 |
4.2 相关研究 | 第73-74页 |
4.3 账户情感倾向分析和情感倾向相似网络构建 | 第74-76页 |
4.3.1 评论情感倾向分析 | 第74-75页 |
4.3.2 情感倾向相似网络构建 | 第75页 |
4.3.3 评论时间间隔特征分析 | 第75-76页 |
4.4 基于随机游走的边权调整 | 第76-78页 |
4.5 傀儡账户群体结构发现 | 第78-80页 |
4.6 实验分析 | 第80-87页 |
4.6.1 实验数据 | 第80页 |
4.6.2 傀儡群体发现性能分析 | 第80-84页 |
4.6.3 对比实验分析 | 第84-87页 |
4.7 本章小结 | 第87-89页 |
第五章 在线社交网络中同源傀儡账户发现方法 | 第89-109页 |
5.1 问题描述 | 第89-90页 |
5.2 相关研究 | 第90-91页 |
5.3 已知账户的自我网络构建 | 第91-94页 |
5.3.1 基于频繁二项集挖掘的自我网络构建 | 第91-93页 |
5.3.2 基于账户评论突发共现分析的边权调整 | 第93-94页 |
5.4 账户评论特征分析 | 第94-97页 |
5.4.1 评论时间特征 | 第94-95页 |
5.4.2 评论写作特征 | 第95-96页 |
5.4.3 账户评论特征的一致性假设检验 | 第96-97页 |
5.5 多级邻居节点亲密度度量 | 第97-101页 |
5.5.1 第一级邻居节点 | 第97-98页 |
5.5.2 第二级邻居节点 | 第98-99页 |
5.5.3 评论特征假设检验剪枝对自我网络的影响 | 第99-101页 |
5.6 实验分析 | 第101-107页 |
5.6.1 实验数据 | 第101页 |
5.6.2 自我网络分析 | 第101-105页 |
5.6.4 邻居节点亲密度分析 | 第105-107页 |
5.7 本章小结 | 第107-109页 |
第六章 总结与展望 | 第109-113页 |
6.1 工作总结 | 第109-111页 |
6.2 研究展望 | 第111-113页 |
致谢 | 第113-115页 |
参考文献 | 第115-127页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第127-129页 |
攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第129页 |