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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

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