基于内容和用户行为的社交平台反作弊系统的设计与实现
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究状况 | 第10-15页 |
1.2.1 联盟平台作弊背景分析 | 第10-13页 |
1.2.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.2.3 本系统特点分析 | 第15页 |
1.3 本课题组织结构 | 第15-17页 |
第2章 反作弊系统需求分析与概要设计 | 第17-36页 |
2.1 反作弊系统需求分析 | 第17-21页 |
2.2 反作弊系统非功能性需求分析 | 第21-22页 |
2.2.1 系统可移植性与可扩展性 | 第21-22页 |
2.2.2 系统性能需求 | 第22页 |
2.3 反作弊系统概要设计 | 第22-28页 |
2.3.1 数据抽取模块需求概述 | 第23-25页 |
2.3.2 文本用户维度策略模块需求分析 | 第25-26页 |
2.3.3 策略监控模块需求概述 | 第26-28页 |
2.4 系统监控模块数据库设计方案 | 第28-31页 |
2.4.1 反作弊系统监控模块需求概述 | 第28页 |
2.4.2 反作弊系统监控模块数据库设计 | 第28-30页 |
2.4.3 反作弊系统监控模块数据库ER图 | 第30-31页 |
2.5 方案实施所需的条件 | 第31-33页 |
2.5.1 技术条件 | 第31页 |
2.5.2 试验条件 | 第31-33页 |
2.6 存在的主要问题和技术关键 | 第33-35页 |
2.6.1 存在的主要问题 | 第33页 |
2.6.2 技术关键 | 第33-35页 |
2.7 本章小结 | 第35-36页 |
第3章 反作弊系统详细设计与实现 | 第36-74页 |
3.1 社交平台反作弊系统设计 | 第36-37页 |
3.2 反作弊数据抽取模块详细设计 | 第37-46页 |
3.2.1 增量获取数据模块详细设计 | 第37-38页 |
3.2.2 数据抽取模块详细设计 | 第38-45页 |
3.2.3 实时抽取新增数据模块 | 第45-46页 |
3.3 反作弊文本维度策略 | 第46-56页 |
3.3.1 LIBSVM算法简介及其优势分析 | 第46页 |
3.3.2 文本分类技术 | 第46-48页 |
3.3.3 反作弊文本策略模型上线流程 | 第48-49页 |
3.3.4 反作弊文本策略Trate模型训练 | 第49-53页 |
3.3.5 反作弊文本策略Trate效果分析 | 第53-56页 |
3.4 反作弊用户维度单用户维度策略 | 第56-60页 |
3.4.1 用户行为作弊背景分析 | 第56-57页 |
3.4.2 LR模型简介及其优势分析 | 第57-58页 |
3.4.3 反作弊单用户策略 | 第58页 |
3.4.4 单用户策略效果分析 | 第58-60页 |
3.5 反作弊用户关系策略 | 第60-67页 |
3.5.1 用户关系背景分析 | 第60-61页 |
3.5.2 密度聚类算法简介及其优势分析 | 第61-62页 |
3.5.3 用户文本聚类 | 第62-65页 |
3.5.4 用户关系策略效果分析 | 第65-67页 |
3.6 监控模块详细设计 | 第67-73页 |
3.6.1 策略监控流程 | 第67-70页 |
3.6.2 通用策略监控 | 第70-72页 |
3.6.3 策略监控数据接.说明 | 第72-73页 |
3.7 本章小结 | 第73-74页 |
第4章 反作弊系统的测试 | 第74-83页 |
4.1 测试环境 | 第74页 |
4.2 功能性测试 | 第74-80页 |
4.2.1 反作弊策略模块效果展示 | 第74-75页 |
4.2.2 策略监控模块测试用例展示 | 第75-77页 |
4.2.3 策略监控模块效果展示 | 第77-80页 |
4.3 非功能性测试 | 第80-82页 |
4.3.1 数据抽取模块 | 第80页 |
4.3.2 反作弊文本维度策略 | 第80页 |
4.3.3 反作弊用户维度策略 | 第80-81页 |
4.3.4 策略监控模块数据抽取模块 | 第81-82页 |
4.4 本章小结 | 第82-83页 |
结论 | 第83-84页 |
参考文献 | 第84-88页 |
致谢 | 第88-89页 |
个人简历 | 第89页 |