社交媒体复杂行为分析与建模
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 本研究工作面临的主要挑战 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第15-17页 |
| 第2章 研究现状与相关工作 | 第17-27页 |
| 2.1 采纳信息行为建模和预测方法 | 第17-20页 |
| 2.2 跨域跨平台的迁移学习算法 | 第20-22页 |
| 2.3 社交媒体可疑行为分析和检测方法 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 上下文关联性的采纳信息行为建模 | 第27-68页 |
| 3.1 基于社交上下文的行为预测模型 | 第27-35页 |
| 3.1.1 本节引言 | 第27-29页 |
| 3.1.2 相关工作 | 第29-30页 |
| 3.1.3 采纳信息行为的社交上下文因素分析 | 第30-31页 |
| 3.1.4 基于社交上下文的采纳信息行为模型 | 第31-35页 |
| 3.2 基于时空上下文的行为模式发现方法 | 第35-45页 |
| 3.2.1 本节引言 | 第35-38页 |
| 3.2.2 相关工作 | 第38-39页 |
| 3.2.3 行为模式的时空上下文关联性分析 | 第39-40页 |
| 3.2.4 基于时空上下文的进化分析方法 | 第40-45页 |
| 3.3 性能评测 | 第45-67页 |
| 3.3.1 社交媒体中采纳信息行为预测性能 | 第45-57页 |
| 3.3.2 时空环境下行为预测性能和模式发现效果 | 第57-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 跨域和跨平台行为的迁移学习算法 | 第68-109页 |
| 4.1 单一平台跨域行为预测的迁移学习算法 | 第68-80页 |
| 4.1.1 本节引言 | 第68-70页 |
| 4.1.2 相关工作 | 第70-72页 |
| 4.1.3 以社交纽带桥接多域的迁移性分析 | 第72-76页 |
| 4.1.4 跨域混合随机漫步算法 | 第76-80页 |
| 4.2 跨平台行为预测的迁移学习算法 | 第80-92页 |
| 4.2.1 本节引言 | 第81-83页 |
| 4.2.2 相关工作 | 第83-84页 |
| 4.2.3 以重合用户桥接多平台的迁移性分析 | 第84-87页 |
| 4.2.4 跨平台半监督迁移学习算法 | 第87-92页 |
| 4.3 性能评测 | 第92-108页 |
| 4.3.1 跨域行为预测性能 | 第92-100页 |
| 4.3.2 跨平台行为预测性能 | 第100-108页 |
| 4.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 第5章 社交媒体可疑行为分析方法和评价指标 | 第109-176页 |
| 5.1 基于同步性的可疑行为检测算法 | 第109-121页 |
| 5.1.1 本节引言 | 第109-111页 |
| 5.1.2 相关工作 | 第111-113页 |
| 5.1.3 可疑行为的同步性分析 | 第113-119页 |
| 5.1.4 基于行为同步性的可疑用户检测算法 | 第119-121页 |
| 5.2 基于密集连接模式的可疑行为检测算法 | 第121-135页 |
| 5.2.1 本节引言 | 第121-125页 |
| 5.2.2 相关工作 | 第125-126页 |
| 5.2.3 密集行为的特征子空间分析 | 第126-130页 |
| 5.2.4 基于特征子空间的密集行为检测算法 | 第130-135页 |
| 5.3 跨维度行为可疑程度的通用评价指标 | 第135-151页 |
| 5.3.1 本节引言 | 第135-138页 |
| 5.3.2 相关工作 | 第138-140页 |
| 5.3.3 评价行为可疑程度的指标须满足的公理 | 第140-142页 |
| 5.3.4 概率测度行为可疑程度的评价指标 | 第142-149页 |
| 5.3.5 基于评价指标的局域搜索算法 | 第149-151页 |
| 5.4 性能评测 | 第151-174页 |
| 5.4.1 具有同步行为的可疑用户检测性能 | 第151-162页 |
| 5.4.2 具有密集行为的可疑用户检测性能 | 第162-167页 |
| 5.4.3 信息操纵行为检测性能 | 第167-174页 |
| 5.5 本章小结 | 第174-176页 |
| 第6章 总结与展望 | 第176-179页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第176-177页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第177-179页 |
| 参考文献 | 第179-197页 |
| 致谢 | 第197-199页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第199-201页 |
