面向社会工程学的SNS分析和挖掘
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究目标和内容 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 国内外研究现状及分析 | 第14-23页 |
| ·SNS 相关研究现状 | 第14-19页 |
| ·SNS 的发展 | 第14页 |
| ·SNS 网络的分类 | 第14-15页 |
| ·SNS 网络的热点研究 | 第15-16页 |
| ·SNS 中的社会网理论研究 | 第16-17页 |
| ·SNS 中的语义分析应用研究 | 第17-19页 |
| ·面向社会工程学的 SNS 研究 | 第19-22页 |
| ·社会工程学简述 | 第19-20页 |
| ·社会工程学与 SNS 的相关研究 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 多 SNS 源的数据分析和抓取 | 第23-36页 |
| ·面向社会工程学的 SNS 分析挖掘的总体方案 | 第23-24页 |
| ·多源数据分析 | 第24-31页 |
| ·各社交网络的隐私策略分析 | 第24-28页 |
| ·社交网络数据分析 | 第28-31页 |
| ·多源社交数据抓取 | 第31-35页 |
| ·技术框架 | 第31-32页 |
| ·抓取任务的调度模型 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 SNS 用户的隐私挖掘 | 第36-44页 |
| ·用户隐私挖掘方法 | 第36页 |
| ·社交主题模型研究 | 第36-41页 |
| ·主题模型分析 | 第36-37页 |
| ·社交主题模型评价方法研究 | 第37-40页 |
| ·基于 LDA 的自适应社交主题模型 | 第40-41页 |
| ·隐私挖掘途径研究 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 SNS 用户隐私分析和挖掘平台的开发 | 第44-56页 |
| ·平台的需求分析 | 第44-47页 |
| ·现状分析 | 第44页 |
| ·平台的用例图 | 第44-45页 |
| ·爬虫和爬虫管理 | 第45-46页 |
| ·用户同步跟踪 | 第46页 |
| ·用户隐私挖掘 | 第46-47页 |
| ·非功能性需求 | 第47页 |
| ·平台的设计 | 第47-55页 |
| ·平台总体结构 | 第47-48页 |
| ·平台开发技术选型 | 第48-49页 |
| ·平台逻辑视图 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 实验 | 第56-66页 |
| ·数据抓取实验 | 第56-58页 |
| ·基于 LDA 的自适应社交主题模型的实验 | 第58-60页 |
| ·隐私挖掘平台的应用实验 | 第60-65页 |
| ·案例 | 第61-63页 |
| ·案例 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 7 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作小结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
