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互联网用户身份同一性判定若干关键技术研究

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

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