微博内作弊和推广联盟的检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-11页 |
| ·微博介绍 | 第8-9页 |
| ·推广和作弊行为的危害 | 第9页 |
| ·微博推广和作弊行为特点 | 第9-10页 |
| ·研究动机 | 第10-11页 |
| ·本文贡献 | 第11页 |
| ·组织结构 | 第11-12页 |
| 2 反作弊算法综述 | 第12-25页 |
| ·搜索引擎反作弊 | 第12-16页 |
| ·搜索引擎的组成和工作原理 | 第12-13页 |
| ·网络拓扑结构 | 第13页 |
| ·搜索排序常用算法 | 第13-14页 |
| ·PageRank算法 | 第14-15页 |
| ·HITS算法 | 第15页 |
| ·搜索引擎作弊方法分类 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎反作弊算法 | 第16页 |
| ·社交网络反作弊 | 第16-25页 |
| ·分析工作 | 第17-19页 |
| ·基于分类的方法 | 第19-21页 |
| ·基于联盟检测的方法 | 第21-22页 |
| ·基于排序的方法 | 第22-23页 |
| ·其他方法 | 第23-25页 |
| 3 联盟特征分析 | 第25-28页 |
| ·链接分析 | 第25页 |
| ·时间戳分析 | 第25-28页 |
| 4 检测框架 | 第28-39页 |
| ·概览 | 第28页 |
| ·相似度估计算法 | 第28-34页 |
| ·朴素估计算法 | 第28-30页 |
| ·U &T估计算法 | 第30-34页 |
| ·备选联盟提取方法 | 第34-35页 |
| ·备选联盟分类方法 | 第35-39页 |
| 5 实验 | 第39-49页 |
| ·评价方法 | 第39-40页 |
| ·实验参数设置 | 第40-41页 |
| ·备选联盟提取算法效率 | 第41-44页 |
| ·备选联盟分类算法效率 | 第44-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
