摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
·研究背景 | 第11页 |
·EMAIL 群体网络简介 | 第11-13页 |
·研究内容 | 第13-15页 |
·本文贡献 | 第15页 |
·本文结构 | 第15-17页 |
第2章 EMAIL 证据分析技术 | 第17-27页 |
·基于EMAIL 分布的统计技术 | 第17-19页 |
·Email 分布统计量 | 第17-19页 |
·统计量在病毒邮件检测中的应用 | 第19页 |
·基于EMAIL 内容的邮件分类技术 | 第19-23页 |
·常用于邮件分类的文本分类器 | 第20-22页 |
·垃圾邮件过滤技术 | 第22-23页 |
·基于邮件账户行为的邮件分析技术 | 第23-26页 |
·邮件账户的社交圈挖掘 | 第23-24页 |
·邮件账户的行为形态剖析 | 第24-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第3章 群体网络社会性关系相关研究 | 第27-38页 |
·概述 | 第27-28页 |
·基于链接挖掘的分割式团体结构分析 | 第28-32页 |
·链接挖掘简介 | 第28页 |
·团体定义 | 第28-30页 |
·中介边挖掘 | 第30-31页 |
·分析过程 | 第31页 |
·对此方法的分析 | 第31-32页 |
·基于相似度的聚合式团体结构分析 | 第32-36页 |
·相似度 | 第32-33页 |
·聚合过程 | 第33-34页 |
·团体结构模块性 | 第34-35页 |
·对此方法的分析 | 第35-36页 |
·衡量成员重要性的常用指标 | 第36-38页 |
第4章 基于中介-中心性的加权EMAIL 网络的团体结构检测 | 第38-64页 |
·概述 | 第38页 |
·加权网络 | 第38-39页 |
·中介-中心性 | 第39-46页 |
·定义和意义 | 第39-40页 |
·计算算法 | 第40-46页 |
·加权后的中介边衡量指标:MEDIUMNESS | 第46-47页 |
·团体性验证 | 第47-49页 |
·算法总述 | 第49-50页 |
·实验与分析 | 第50-64页 |
·实验环境 | 第50页 |
·实验框架 | 第50-52页 |
·创建仿真网络图 | 第52-55页 |
·检测过程 | 第55-60页 |
·结果与分析 | 第60-64页 |
第5章 EMAIL 群体成员重要性分析 | 第64-69页 |
·简介 | 第64-65页 |
·成员重要性评估模型 | 第65-67页 |
·体现成员重要性的几个分量指标 | 第65-66页 |
·成员重要性衡量指标 | 第66-67页 |
·对安然邮件数据集的分析结果 | 第67-69页 |
第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
·总结 | 第69-70页 |
·展望 | 第70-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
附录 | 第76-77页 |
详细摘要 | 第77-80页 |